Hoy en día, son muchos los profesionales del ámbito de la tecnología que hacen foco en el desarrollo de las ciudades inteligentes (Smart Cities). Este uso de la tecnología para hacer que nuestras ciudades sean más agradables, por ello, es de vital importancia indagar en soluciones que faciliten una gestión del tráfico inteligente y eficaz.
Esa gestión inteligente del tráfico de una Smart City se basa en herramientas de análisis, simulación, optimización y predicción del flujo de tráfico para una ciudad inteligente, es decir, equipada con sensores y equipos de comunicación capaces de medir el tráfico y actuar sobre el.
Expertos del grupo de investigación ESALab de la Universidad de Salamanca, junto con la empresa CGB Informática, la Universidad Pontificia de Salamanca y con la contribución de ICE (Instituto de Competitividad Empresarial) y FEDER (Fondo Europeo de Desarrollo Regional), desarrollan una plataforma unificada de monitorización y control inteligente semafórico a través de visión por computador capaz de gestionar de manera autónoma y eficiente el tráfico en entornos urbanos.
La plataforma aplica el paradigma Edge Computing formando un sistema de cámaras y dispositivos de computación que, junto con un complejo algoritmo inteligente de visión por computación, es capaz de detectar los vehículos que existen en una imagen con una precisión bastante alta. Además, también es capaz de detectar las personas que están esperando a que el semáforo se ponga en verde en un cruce.
Las imágenes se procesan desde el propio semáforo gracias a que cada semáforo consta de un dispositivo de computación integrada en el Edge Computing que tiene una capacidad de computación suficiente para el procesamiento y detección de los vehículos y personas. Por lo tanto, no se enviarán dichas imágenes al servidor central ya que son analizadas en tiempo real en el propio semáforo y eliminadas posteriormente.
Por último, tiene un middleware de comunicación con los centros de control de tráfico que les permite tener inmediatamente la información y el estado de las carreteras en tiempo real permitiéndoles optimizar y mejorar la eficiencia de la gestión del tráfico urbano.
Desde el grupo de investigación, queremos agradecer a la empresa CGB Informática por apoyar y colaborar con este proyecto y también, queremos agradecer a ICE y a FEDER por contribuir en este proyecto.
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