Cinco formas de gestionar mejor el tráfico con tecnología predictiva

El observatorio ciudadano “Lima Cómo Vamos” indica que el transporte urbano es el segundo problema que más afecta a los ciudadanos y que los pilotos pasan aproximandamente seis horas al día frente al volante debido al tráfico vehicular.

Este es un problema recurrente, que no necesariamente se resuelve solamente con construcciones, reparaciones o mantenimientos de pistas y carreteras. Gonzalo Aravena, director de Proyectos de Hikvision Perú, afirma que las últimas tecnologías predictivas pueden ayudar a mantener la fluidez del tráfico al reducir la duración de los trayectos y aumentar la seguridad vial.

“Un ejemplo son los avances de video seguridad con tecnología Deep Learning, que permite a las autoridades comprender las condiciones del tráfico en tiempo real y actuar de manera más rápida y efectiva en caso de producirse un incidente o accidente”, sostiene Aravena.

El ejecutivo detalla cinco formas en las que la tecnología predictiva puede ayudar a afrontar los desafíos de congestión y emisiones del país.

1. Mejora del flujo de tráfico y reducción de los atascos: Mediante el conteo continuo de vehículos y la activación de alarmas cuando se forman colas o cuando el volumen de tráfico excede los umbrales predefinidos. Con un vistazo en tiempo real del tráfico, las autoridades pueden implementar iniciativas para reducir la congestión, como desviar el tráfico durante los períodos de mayor actividad en colaboración con los proveedores de navegación.

2. Maximización de la seguridad vial (y del conductor): Las alertas se pueden activar automáticamente en caso de producirse un accidente. Esto permite a los equipos de emergencia responder prontamente y enviar los vehículos y equipos apropiados al lugar de los hechos en función de las circunstancias y necesidades específicas, lo que ayuda a ofrecer una respuesta más eficiente a conductores y pasajeros.

También se puede optar por soluciones de supervisión de seguridad para túneles de carretera. Las cámaras pueden detectar vehículos que viajan en dirección prohibida a través de túneles, peatones caminando por carriles de tráfico, obstáculos en túneles, presencia de fuego o humo y otros peligros.

3. Optimización de la planificación del tráfico: Esto se consigue mediante cámaras con avances predictivos que permiten realizar el conteo preciso de vehículos y analizar los datos de video. A corto plazo, el análisis de video permite a las autoridades identificar y solucionar los atascos de tráfico al rediseñar los cruces o desviar el tráfico. A largo plazo, se pueden planificar nuevos proyectos de infraestructura que alivien la congestión o implantar sistemas de cobro por congestión u otras medidas de gestión del tráfico que reduzcan la demanda en las horas punta.

4. Mejora de la aplicación de infracciones: Detectan automáticamente infracciones de tráfico, como giros prohibidos, exceso de velocidad, uso incorrecto de carriles, vehículos que viajan en sentido contrario en un carril y aparcamientos ilegales. Las alertas para estas y otras infracciones se generan automáticamente y se envían a las autoridades de control de tráfico en tiempo real.

Con el reconocimiento de matrículas se puede determinar si los vehículos están al día en el pago de impuestos y correctamente asegurados mediante la referencia cruzada de su información con las bases de datos de las autoridades locales. Esto permite identificar vehículos robados y sin seguro, reduciendo los riesgos para otros usuarios de la vía.

5. Compatibilidad con esquemas de cobro y peaje por congestión más justos y efectivos: Ayudan a las autoridades a aplicar peajes y cargos de manera más justa en función de las características de los vehículos individuales. Esto significa, por ejemplo, que a los conductores de vehículos menos contaminantes se les puede cobrar menos que a los de vehículos más contaminantes. También se les puede impedir que entren en zonas de tráfico restringido en hora punta.