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Sistema automatizado mide tráfico urbano

El modelo, que fue probado en el carril de oriente a occidente de la calle 26 –avenida El Dorado–, logró una precisión de alrededor del 95 % de detección y conteo de carros y motocicletas en condiciones climáticas promedio.

Bogotá D. C., 18 de junio de 2018Agencia de Noticias UN-

Bogotá es una de las ciudades con más tráfico vehicular del país. Fotos: archivo particular.

El sistema beneficiaría a las secretarías de Movilidad de las ciudades.

El modelo ayudaría a disminuir la congestión de las principales vías.

Funciona a partir de la captura de fotos o videos del tráfico vehicular.

El sistema logró una precisión de alrededor del 95 % en la detección y el conteo de carros y motocicletas.

Dicho desarrollo beneficiaría a las secretarías de Movilidad de las ciudades, ya que mostraría datos más precisos sobre el volumen de vehículos que transitan por una calle en particular, lo que permitiría evitar congestiones o trancones, señala Édgar Camilo Camacho, magíster en Ingeniería Electrónica de la Universidad Nacional de Colombia (U.N.). 

El sistema de análisis de tráfico se desarrolló a partir de la detección, el conteo y la clasificación de vehículos mediante el procesamiento digital de imágenes, y con la aplicación de métodos y algoritmos. 

“En la actualidad, en Bogotá y en otras ciudades del país se realiza la recolección de datos manualmente, lo que genera cierto margen de error desde que son tomados hasta que se utilizan. A raíz de este procedimiento no se hace monitoreo ni reportes de manera continua ni se generan acciones de control inmediato”, indica el ingeniero Camacho. 

Para desarrollar el sistema, el magíster de la U.N. escogió un conjunto de algoritmos en cada una de las etapas: adquisición de la imagen, preprocesamiento de esta y detección, además de clasificación y comunicación de la información a partir de momentos en las vías urbanas captados en fotos y videos. 

Para adquirir la imagen se usan las cámaras de seguridad ya instaladas en las vías con el fin de medir, clasificar y registrar el flujo vehicular, información que va a un microcomputador. 

En la etapa de preprocesamiento se corrigen errores de brillo y contrates, entre otros aspectos de las imágenes, y luego se trabaja la detección, en la que a partir de algoritmos de aprendizaje de máquina se identifica dónde hay carros. 

“La detección por medio de las características HAAR, que describen la imagen, mostró una precisión del 75 %, suficiente para que el algoritmo de seguimiento, correspondiente a un filtro de Kalman, estimara las detecciones faltantes y realizara su labor de forma adecuada”, afirma. 

Luego, gracias a la imagen, se analiza qué tipo de carros transitan y los clasifica. Por último, se toman los datos, se acumulan y comprimen para enviarlos a un sistema creado por las secretarías de Movilidad, con el fin de analizar los resultados y determinar qué tipo de acciones pueden disminuir el volumen de tráfico. 

Con base en esta experiencia, el investigador señala que se espera perfeccionar el modelo para, por ejemplo, disminuir el margen de error de las imágenes que se capturan cuando hay mucho sol, o al acercarse la noche, cuando el porcentaje de exactitud bajó a cerca del 75 %. 

No obstante, reitera que el costo computacional del algoritmo es lo suficientemente económico como para ser implementado en un sistema de bajo costo que permite realizar el procesamiento de forma local.

(Por: fin/DGH/MLA/LOF
)
N.° 752

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