Indra desarrolla una solución para optimizar el tráfico.

La compañía lidera el proyecto europeo de I+D+i BeCamGreen, que va a perfeccionar y probar en un escenario real con circulación un sistema que permite identificar el tipo de vehículo y el número de ocupantes de forma automática, en tiempo real y con una precisión única.

Indra se coloca al mando del proyecto europeo de I+D+i BeCamGreen, que tiene como objetivo desarrollar una solución, basada en visión e inteligencia artificial y en big data, que contribuya a reducir el tráfico, especialmente de vehículos con un sólo ocupante, e impulsar nuevas políticas de movilidad sostenible.

La solución permitirá a las autoridades municipales y otros gestores de infraestructuras de transporte, como operadores de carreteras o aparcamientos, conocer los patrones de movilidad y establecer estrategias y políticas que reduzcan la congestión del tráfico, den prioridad y fomenten el uso del transporte público, los vehículos de alta ocupación y de bajas emisiones, con la consiguiente mejora de la circulación, de la calidad del aire y de los niveles de ruido.

La precisa y automática identificación de vehículos y ocupantes combinada con el procesamiento y análisis de datos facilitará un mejor conocimiento del tráfico, la aplicación de descuentos o penalizaciones; tarificaciones variables, por ejemplo, en aparcamientos o peajes; o restricciones de acceso a determinadas vías, especialmente en el centro de las ciudades, en función de los viajeros o del tipo de vehículo, la matrícula, etc. También contribuirá a promover entre los ciudadanos el uso del transporte colectivo, los vehículos compartidos, de alta ocupación, de baja emisión, aparcamientos disuasorios, etc.

Visión artificial, deep learning y análisis multiespectral

BeCamGreen va a desarrollar una solución automática y no intrusiva gracias a la aplicación de las últimas tecnologías de big data, visión artificial, deep learning y análisis multiespectral.

Indra va trabajar en la evolución de algoritmos de procesamiento de imágenes para detección de personas y detección facial desarrollados en proyectos de I+D+i anteriores en los que ha participado, como DAVAO. Para alcanzar la mayor precisión, la compañía va a incorporar mejores equipos de videovigilancia y va combinar estos algoritmos con otros nuevos que se van a desarrollar en el proyecto para el procesamiento de imágenes en tiempo real.

Por su parte, el Politécnico de Milán va a trabajar en el desarrollo de un motor de big data para detectar y predecir la situación del tráfico utilizando e integrando en tiempo real información de todo tipo de sensores de IoT, redes sociales, diferentes tipos de datos en abierto (open data) y del propio subsistema de visión desarrollado en el proyecto.

Fuente: computing.es

 

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