Con los objetivos de conseguir reducir el tráfico e impulsar nuevas políticas de movilidad sostenible comienza el proyecto europeo de I+D+i BeCamGreen, que desarrollará una solución basada en Inteligencia Artificial y Big Data para probarla en un escenario real con circulación y hacerla comercializable.
El proyecto se realiza en el seno de la organización EIT Digital, que trabaja para la transformación digital, vinculada a la Comisión Europea. Lidera el proyecto la empresa española Indra y cuenta con la participación del Politécnico de Milán.
Big Data e Inteligencia Artificial
El equipo de BeCamGreen quiere aprovechar investigaciones previas para perfeccionarlas y ponerlas a prueba para generar un producto capaz de identificar de forma automática, en tiempo real y con una alta precisión, el tipo de vehículo que circula por una vía y el número de ocupantes, tanto en los asientos delanteros como traseros.
BeCamGreen aplicará tecnologías de big Data, visión artificial, deep learning y análisis multiespectral. Indra se encargará de trabajar en la evolución de algoritmos de procesamiento de imágenes para detección de personas y detección facial incorporando los últimos equipos de videovigilancia y tecnología de análisis multiespectral, que permite detectar la piel humana para evitar las detecciones falsas y errores.
Impulso a las políticas de movilidad sostenible
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 abiertos y del propio subsistema de visión desarrollado en el proyecto. Este motor de macro datos en tiempo real facilitará información valiosa que ayudará a los gestores a tomar decisiones, validar y mejorar sus estrategias de gestión de la movilidad.
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.