Manizales

Universidad Nacional, desarrolla Sistema de transporte inteligente ‘STI’, para vigilar el tráfico vehicular

Identificar a las personas o los vehículos implicados en un accidente y ampliar la imagen para identificar matrículas sin intervención humana.

Por medio de un sistema de transporte inteligente (STI) se busca alcanzar el control automático del tráfico en las carreteras, a través del procesamiento de imágenes de video.

El sistema de procesamiento de imágenes –que hará las veces de un cuidador– fue desarrollado por el grupo Percepción y Control Inteligente (PCI), de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Manizales, con el fin de mejorar la movilidad vehicular y reforzar la seguridad vial en las ciudades.

“En los perímetros urbanos de las grandes ciudades, donde el flujo vehicular es intenso, se ha convertido en un problema mantener la seguridad vial y el tráfico controlado; y aunque hoy abundan las cámaras, el número de personas para vigilarlas y reportar las anomalías resulta insuficiente”, asegura Sergio Velastin, investigador del grupo PCI.

“Lo que buscamos con el procesamiento de imágenes es que el computador ‘interprete y entienda’ lo que sucede en los cuadros que le están llegando, de manera que el proceso de captura trascienda y pueda emular un poco la capacidad de los humanos para comprender lo que se observa”, explicó.

Este sistema integra las mejores y más recientes tecnologías –incluidas las de captura de imágenes, filtrado de información y computación en red– para recuperar imágenes en tiempo real y números de matrícula, con el fin de entregar informes automáticos del tráfico.

“Las aplicaciones inteligentes se ejecutan directamente en las cámaras, por lo que no es necesario transmitir el video de forma continua a su centro de gestión del tráfico desde todas las cámaras, lo que reduce los costos de almacenamiento y la potencia necesaria para el procesamiento en comparación con las aplicaciones basadas en servidores”, detalla el investigador.

El sistema permite además compartir video en tiempo real con los usuarios a través de Twitter para evitar los atascos y responder al instante ante eventuales situaciones, como accidentes o vehículos detenidos.

Otro de los puntos a destacar, es su gran calidad de imagen, y gracias a ello, puede identificar a las personas o los vehículos implicados en un accidente y ampliar la imagen para identificar matrículas.

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Esta solución de supervisión del tráfico está a la altura de cualquier necesidad y ofrece información clara y precisa de la situación del tráfico para ayudar a garantizar una circulación fluida, en cualquier condición.

“Gracias a los conocimientos de nuestro grupo de investigación podemos ofrecerles a las autoridades correspondientes soluciones preparadas para el futuro y adaptadas a sus necesidades concretas”, concluyó el investigador.

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