Comunicación presentada al VI Congreso Ciudades Inteligentes
Autores
- Luis Melgar Morillo, Jefe de proyecto, Ibermática
- José Daniel Iglesias, Head of SmartCities, Ibermática
- Javier Peña Martínez, Área de Innovación, Ayuntamiento de Alcobendas
- David Pascual Saez, Área de Innovación, Ayuntamiento de Alcobendas
Resumen
La optimización y automatización de la gestión de las plazas de carga y descarga en entornos urbanos es un reto al que se enfrentan la mayoría de las EELL. Esta comunicación describe el sistema de control de ocupación de plazas de aparcamiento mediante análisis de imagen. Se utilizan fotografías obtenidas mediante cámaras de baja resolución e inteligencia artificial para el reconocimiento de vehículos en las mismas, así como su geo-posicionamiento. De esta forma, se puede disponer de información en tiempo real de la situación de las plazas de aparcamiento (libre u ocupada) para publicación en los sistemas de información corporativos, plataformas de ciudad y portales de datos abiertos de la ciudad. A partir de estos datos, se obtienen estadísticas y gráficos de ocupación de las plazas, que ayudan a tomar decisiones sobre su uso y situación. Puede también usarse como mecanismo de aviso a la policía en caso de uso incorrecto de las plazas, proporcionando evidencias de la infracción.
Palabras clave
Parking, Inteligencia Artificial, Movilidad, Reconocimiento de Imágenes, Kibana, Sentilo, AWS
Introducción
La gestión de las plazas de aparcamiento de vehículos en una ciudad es clave para la organización de la movilidad. El poco espacio disponible en las zonas céntricas hace necesario un control del uso de las mismas para valorar su situación y su asignación, ya sea a plazas de carga y descarga, minusválidos, uso por parte de vecinos o acceso por parte de no residentes. Dependiendo de ello, se pueden tomar decisiones como su ampliación o restricciones horarias de uso.
Uno de los grandes problemas que se tiene al controlar estas plazas es la manera de comprobar su estado, es decir, si está ocupada por un vehículo, y su identificación. Los sensores magnéticos, usados típicamente en estas situaciones, además de no proporcionar información más allá de saber si la plaza está ocupada o libre, requieren el mantenimiento y/o sustitución de baterías y pueden verse afectados por las labores típicas de mantenimiento del pavimento.
En este proyecto se utilizan las imágenes proporcionadas por cámaras del ayuntamiento, que ya estén instaladas previamente, o puestas exprofeso para esta función. El único requisito es que tengan visión directa de las plazas a controlar, no siendo demasiado dependientes del ángulo con que apunten a las mismas. Esto permite reutilizar instalaciones ya hechas, ya que la calidad requerida de las imágenes necesarias para que el sistema funcione no supera los 150 Kb.
Además de esto, el sistema es capaz de identificar el tamaño de los vehículos para controlar el espacio que ocupan, distinguir entre diferentes vehículos para saber el tiempo de uso por un vehículo concreto, reconocer matriculas con el fin de proporcionar evidencias de posibles infracciones y avisar de posibles actos de vandalismo o emergencias.
Con los datos proporcionados se elaboran graficas que ayudan a tomar decisiones respecto a la ubicación y uso de las plazas. Estas graficas proporcionan información sobre tiempo de uso único, utilización por horas, por días, etc.
El proyecto: gestión de plazas de parking de carga y descarga sobre AWS
Análisis de imágenes
El ayuntamiento de Alcobendas quiere controlar la utilización de dos bloques de tres y siete plazas de aparcamiento de carga y descarga situadas en una zona concreta, al objeto de tomar decisiones sobre si su uso era adecuado. Necesita saber datos como el tiempo de utilización, porcentaje de ocupación e incluso el mal uso del mismo por vehículos no autorizados al objeto de ser sancionados. Se solicitaba además que la instalación y mantenimiento del sistema fuera lo más sencilla posible.
Se solicita también que el sistema se integre en la plataforma de información SENTILO del ayuntamiento y que se muestren los gráficos de uso de las plazas en KIBANA, todo en tiempo real.
La base del proyecto presentado es el análisis de las imágenes obtenidas por estas cámaras. Se utiliza un sistema de inteligencia artificial capaz de reconocer objetos en una fotografía, filtrar los relevantes (en este caso, vehículos), determinar su posición geoespacial dentro de la imagen y así determinar si una plaza concreta está ocupada o no.
Para obtener las imágenes se instalaron dos cámaras en luminarias frente a las plazas a controlar debido a que no existían en ese momento otras cámaras en la zona que apuntasen a la zona a vigilar. Estas cámaras se conectaron a la red PLC UVAX del ayuntamiento para poder activarlas de forma remota y obtener imágenes de las plazas con una frecuencia de un minuto.
Una vez instaladas y obtenidas las primeras imágenes, se definió la forma geométrica de las plazas a vigilar. Esta forma puede ser cualquier polígono de n lados para adaptarse al ángulo de la cámara a usar.
Las imágenes son enviadas a un analizador que obtiene los vehículos que aparecen en la fotografía, su tipo y su posición dentro de la misma. Estas posiciones se comparan con la forma de las plazas que se definieron al principio y así se puede conocer el estado de ocupación de la plaza.
El sistema es capaz de calcular el tiempo de ocupación de la plaza por un vehículo único, pudiendo avisar a la policía, o sancionar directamente en caso de que se sobrepase. También es capaz de detectar vehículos estacionados en doble fila, discriminado aquellos que simplemente circulan por el carril.
Con los datos obtenidos de las imágenes, se puede, además de obtener la ocupación de las plazas, detectar vehículos en doble fila y avisar a emergencias, por ejemplo, al detectar un fuego en cualquiera de las fotografías.
Tratamiento de los datos obtenidos
Las fotografías pasan por un proceso de anonimización de acuerdo al Reglamento General de Protección de Datos. En este proceso se borran o pixelan las caras de las personas que pudieran aparecer en las imágenes.
La información de ocupación es enviada a la plataforma SENTILO para su publicación en el mapa de la ciudad. En ella se puede ver el estado de cada plaza en tiempo real para su consulta, así como una gráfica de la utilización en un intervalo temporal elegible por el usuario.
Los datos de ocupación son enviados también a la plataforma ELK del ayuntamiento para generar diferentes graficas de ocupación. En la siguiente grafica se puede ver la ocupación en tiempo real, la ocupación por días de la semana y la ocupación por franjas horarias.
Con estos datos, los responsables del ayuntamiento pueden tomar decisiones referentes al horario de uso y posible cambio de ubicación de las plazas de carga y descarga en función de la utilización.
Plataforma utilizada
El sistema está basado en la utilización de diversos servicios de la plataforma cloud de Amazon Web Services. Concretamente se utilizan los servicios de reconocimiento de imágenes “Rekognition”, la base de datos NO-SQL DynamoDB y el sistema de almacenamiento S3. La arquitectura planteada está diseñada para optimizar el coste, la autonomía y la escalabilidad del proyecto sin que se vea afectada la operativa de las zonas de detección ya en servicio.
Los motores de Inteligencia Artificial que permiten realizar un análisis detallado del contenido de las imágenes se aportan desde el servicio AWS Rekognition. Por otra parte, toda la lógica de cálculo asociada a este caso de uso reside en la función Lambda diseñada para este proyecto.
Para la representación del dashboard se ha utilizado Kibana y para la información geo-localizada de las plazas, se ha usado el visor GIS de la plataforma Sentilo ya desplegada en el Ayuntamiento de Alcobendas.
Material y métodos
La metodología seguida para la investigación de la viabilidad del método elegido fue el uso de maquetas a escala, en las que se simulaban diferentes disposiciones de plazas y ángulos de cámara para verificar que el algoritmo utilizado para la detección de la ocupación de plazas era correcto.
Se utilizaron pequeños modelos de diferentes tipos de coches y camiones, así como varias disposiciones de plazas: En paralelo, batería, líneas dobles tipo parking, etc. Estos resultados se verificaron luego en parkings reales, utilizando el propio aparcamiento de Ibermatica para la realización de las pruebas finales.
Resultados
El algoritmo utilizado para la detección de la ocupación de plazas resulto muy fiable, obteniendo un índice de acierto cercano al 100%. Durante las pruebas, y las primeras semanas de implantación con imágenes reales de las plazas a vigilar, aparecieron situaciones extrañas e inesperadas (problemas con coches cruzados y autobuses que se superponían a las plazas) que sirvieron para perfeccionar el algoritmo de detección.
Se vio que era factible no solo la detección de vehículos en las plazas, sino también de otras circunstancias como detección de coches en doble fila. También se comprobó que era factible su uso para la detección de emergencias, como fuego en la zona vigilada.
Este proyecto, ya en explotación, tiene un carácter altamente innovador por varios motivos:
- No requiere de despliegue de sensórica en el asfalto, eliminando los riesgos derivados de actuaciones de mantenimiento del pavimento, así como recalibraciones o cambios de batería de estos sistemas
- Está basado en analítica de imágenes, sobre un servicio que inteligencia artificial que es entrenado diariamente con millones de imágenes de todo el mundo.
- La analítica se realiza en la nube de AWS, gracias a lo cual el servicio de captación de imágenes puede ser soportado casi con cualquier cámara de propósito general.
- La escalabilidad de la solución a toda la ciudad es inmediata ya que tanto la algoritmia de análisis como los recursos de cómputo y almacenamiento se despliegan sobre infraestructura y servicios CLOUD de AWS.
- La solución se despliega en modo servicio, no siendo necesarias grandes inversiones en infraestructura.
Discusión y conclusiones
El sistema, en explotación desde hace varios meses, ofrece información detallada del uso de las plazas, así como de los incumplimientos de algunos de los usuarios de las mismas. No obstante, en el período analizado todavía no se puede concluir que sea necesario ni la ampliación del número de plazas ni la modificación del horario de uso.
Aunque la interconexión con el sistema de gestión de multas del Ayuntamiento de Alcobendas no se ha abordado todavía, si se puede concluir que esta integración permitiría la autofinanciación de todo el servicio.
Reconocimientos /Agradecimientos
Nos gustaría dar nuestro reconocimiento al ayuntamiento de Alcobendas, y especialmente al área de innovación y a los responsables de movilidad, por el interés que han demostrado en este proyecto y sobre todo por sus aportaciones e ideas sobre funcionalidades presentes y futuras de este sistema.
Referencias
No se ha utilizado ninguna documentación de algún trabajo previo ya que la idea de esta forma de control de plazas, es totalmente original. Solo se ha usado la documentación oficial de las herramientas utilizadas: