Las cámaras que vigilan el tráfico rodado de la ciudad están para mucho más que para poner multas. En el caso del Ayuntamiento de Madrid llevan años utilizándose también para analizar los patrones de la circulación vial, el comportamiento de los peatones en las calles y actuar en función de ello a largo plazo. Tal y como explica el Ayuntamiento en una nota, se ha utilizado inteligencia artificial y tecnología de la empresa Data From Sky para el análisis de las imágenes de las cámaras. Los resultados son reveladores, con connotaciones que permiten mejorar la seguridad y trabajar a favor de la sostenibilidad en la planificación urbana.
Más seguridad vial al entender el tráfico
La tecnología de las estaciones de medición fijas que se han utilizado en este estudio en Madrid (titulado «Obtención y tratamiento de datos de movilidad real en la ciudad de Madrid») incluyen 56 cámaras de vídeo que durante los últimos dos años y medio han procesado más de 510.000 horas de imágenes, con un coste de algo más de 2 millones de euros contratados con la Sociedad Ibérica de Construcciones Eléctricas / ACS (El Mundo). Además de esto, hay otras 30 estaciones dedicadas específicamente a los flujos de movilidad peatonal.
Aunque las cámaras se utilizan normalmente para detectar problemas e incidencias como los atascos de tráfico o los accidentes –sobre los que se puede actuar rápidamente– también tienen otros usos, entre ellos:
Optimización de semáforos- Mejora de la seguridad vial
- Análisis de los patrones de movilidad de los peatones
- Volúmenes de tráfico por tipos de vehículo
- Detección de infracciones de normas de tráfico
Desde hace tiempo vienen usándose estas técnicas de IA para la interpretación inteligente de los contenidos de las imágenes, ya sean fijas, de vídeos o escenas callejeras complejas. Los algoritmos son capaces de separar objetos e identificarlos, etiquetándolos en base a los criterios elegidos: vehículos, peatones, señales de tráfico… De ahí pasan a bases de datos y son procesados por algoritmos para diversos fines.
Una ciudad analizada automáticamente
En el caso de Madrid, todas esas horas de vídeo analizadas se han tomado en puntos estratégicos que merecen especial interés: grandes plazas, avenidas y calles principales. Por ellas circulan miles de coches cada día y aparte de proporcionar datos estadísticos curiosos (como que el cruce entre Fuencarral y Gran Vía es por donde más personas cruzan cada día) también proporcionan otros resultados útiles:
- Optimización de los semáforos – Conociendo los flujos se pueden regular los tiempos de los semáforos, lo cual sirve tanto para hacer el tráfico más fluido como para reducir la contaminación medioambiental.
- Fomento del uso del transporte más sostenible – El análisis del movimiento de los peatones por ciertas calles e intersecciones permite fomentar el uso de la bicicleta, los paseos a pie y otros vehículos alternativos.
- Planificación eficiente – Los datos captados por las cámaras se pueden incluir en los modelos de simulación que la ciudad utiliza para recrear situaciones de movilidad, así como para la planificación y diseño de infraestructuras futuras y servicios públicos.
Saber todo esto permite ver con otros ojos esas cámaras que graban todo lo que sucede desde lo alto de semáforos, postes y esquinas. El objetivo es que a partir del análisis de las situaciones cotidianas se puedan extraer datos útiles para mejorar la seguridad vial y sobre todo la planificación del crecimiento de la ciudad de forma más sostenible y respetuosa con el medio ambiente.
