Gestión del tráfico con sistema de vigilancia adaptativa

Esta tecnología promete ciudades más inteligentes y soluciones más ecológicas que se establecen para transformar no solo la gestión del tráfico, sino también el control de multitudes y la respuesta a desastres.

La gestión efectiva del tráfico urbano es esencial para el desarrollo de la ciudad inteligente.El aumento de vehículos autónomos y sistemas de transporte conectados ha aumentado la necesidad de soluciones de vigilancia dinámica para garantizar un flujo de tráfico suave, reducir los accidentes y mejorar la eficiencia.Sin embargo, las configuraciones tradicionales de la cámara estática a menudo se quedan cortas en la adaptación a las fluctuaciones de tráfico en tiempo real, lo que lleva a un monitoreo ineficiente y una asignación de recursos.

Para abordar esto, los investigadores de la Universidad Nacional de Incheon, dirigidos por el profesor asociado Hyunbum Kim, han desarrollado una solución: un sistema de vigilancia de fluidos aumentados diseñado para la adaptación en tiempo real a los escenarios de tráfico cambiantes.Esto ofrece un enfoque más inteligente para la gestión del tráfico.

El sistema emplea una red de cámaras de lente única dispuestas en una cuadrícula dinámica.Estas cámaras ajustan inteligentemente su cobertura de vigilancia activando o desactivando según las condiciones de tráfico en tiempo real."Nuestro objetivo es crear sistemas adaptativos de monitoreo de tráfico capaces de manejar escenarios diversos e impredecibles", explica el Dr. Kim.

Los investigadores formalizaron el "problema de maximización de eficiencia de vigilancia de líquidos aumentados" (MaxAugmentFlusurv), con el objetivo de optimizar la colocación y el uso de la cámara para obtener la máxima eficiencia.Propusieron dos algoritmos avanzados:

Algoritmo de nivel de cámara aleatoria: las cámaras están organizadas en una cuadrícula 3 × 3.Mientras que algunas cámaras permanecen activas para la cobertura básica, otras se encienden o apagan dependiendo de los niveles de tráfico, asegurando la eficiencia durante el bajo tráfico y un mayor monitoreo durante las horas pico.
Algoritmo All-Random-With-Weight: este enfoque flexible asigna roles a cada cámara en función de su posición en la cuadrícula.Las cámaras en ubicaciones críticas permanecen activas, mientras que otras ajustan su actividad dinámicamente, logrando un equilibrio entre cobertura integral y ahorro de energía.
Las simulaciones demostraron la efectividad del sistema en diferentes condiciones de tráfico, pendientes y ángulos.Los algoritmos minimizaron el uso de energía durante el bajo tráfico y mantuvieron una cobertura robusta durante las horas pico.

El Dr. Kim señala: "Nuestro sistema optimiza la vigilancia mientras conserva la energía, contribuyendo a ciudades más inteligentes y más ecológicas".Más allá de la gestión del tráfico, esta tecnología adaptativa podría beneficiar al monitoreo de la multitud, la respuesta a desastres y la seguridad industrial.Los desarrollos futuros integrarán el aprendizaje profundo y las pruebas del mundo real, empujando los límites de los sistemas urbanos inteligentes.