Más del 70 % de peatones y vendedores ambulantes circulan por donde no deben

El sistema desarrollado por Juan Camilo Del Río Cuervo, magíster en Ingeniería - Analítica de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Medellín, y que evalúa de manera automática el comportamiento de los actores de la vía gracias al uso de la inteligencia artificial, podría utilizarse en otras zonas y vías del país. Dicha herramienta serviría para optimizar la planificación de las estrategias de seguridad vial en las ciudades.

Según la Organización Panamericana de la Salud (OPS), la accidentalidad vial sigue siendo la segunda causa de muerte en adultos, siendo los peatones y motociclistas las personas con mayor índice de mortalidad y lesiones en los incidentes de tránsito.

Para el caso colombiano, los datos del Observatorio Nacional de Seguridad Vial muestran que, hasta noviembre de 2022, más de 7.000 personas perdieron la vida en siniestros viales. La situación más crítica sigue siendo para las personas que se movilizan en motocicletas.

“Este panorama hace pertinente la implementación y el refuerzo de estrategias de monitoreo y prevención de accidentes”, afirma el magíster Del Río Cuervo.

Entrenando al sistema

Para la investigación se hizo uso de datos abiertos con el fin de obtener información relevante que permitió el entrenamiento de un modelo de detección de objetos con el cual se puedan extraer características suficientes para medir si las acciones de las personas en la vía son las adecuadas o no.

Medellín tiene una base de datos abierta, a la que se accede mediante internet, para ver casi en tiempo real qué está pasando a través de las cámaras de la ciudad, que toman fotos de un mismo punto cada seis minutos.

“Con las tomas de la cámara de la carrera 50FF # 8 Sur (barrio Guayabal, Medellín) creamos una nueva base de datos con cerca de 3.000 imágenes para evaluar la cultura vial de la zona”, relata.

Luego desarrolló los modelos de detección mediante códigos y algoritmos. “Cada moto y cada persona fue ‘señalada’ dentro de un recuadro (ver foto 2) y, con base en las coordenadas de la imagen, se determinó si se encontraban en una región permitida o no, bien fuera el andén o la vía”.

Asimismo, con base en las infracciones consignadas en el Código Nacional de Tránsito, analizó tres tipos de comportamiento: motociclistas que transitan en medio de dos carriles, motociclistas que transitan en un mismo carril junto a otra moto y transeúntes que atraviesan la vía por lugares no permitidos o con el semáforo en rojo.

Una vez entrenado el modelo de detección, cuya sensibilidad y especificidad fue mayor del 90%, se estableció que el comportamiento de los peatones -incluidos los vendedores ambulantes- tiende a ser inadecuado, ya que más del 70 % de estos incumplen las normas de tránsito.

“Solo el 10 % de las personas se queda en el andén esperando que el semáforo peatonal cambie a verde”, indica el magíster.

También se encontró que más de la mitad de los motociclistas realizan acciones que pueden aumentar la probabilidad de verse involucrados en algún incidente de tránsito. Conducir entre carriles es la acción que mayor nivel de incurrencia tiene.

Asimismo, se registraron picos de actividad en torno a los cuales podrían tomarse decisiones, por ejemplo, en lo que respecta a la cantidad de motociclistas que aumenta constantemente desde las ocho de la mañana, teniendo un pico máximo a las cinco de la tarde.

“Entre los impactos sociales que podríamos tener está la correcta planificación de las ciudades. En ocasiones necesitamos agentes de tránsito en zonas y horas específicas, para saber esto de forma precisa podríamos usar el modelo. De igual manera, si identificamos una problemática particular en determinada zona, podríamos implementar estrategias de sanción o pedagogía mejor direccionadas”, concluye el magíster Del Río Cuervo.