Visualización del tráfico y control de la congestión
A medida que la tendencia de la urbanización aumenta a lo largo de los años, la congestión del tráfico y la contaminación del aire son uno de los problemas más comúnmente abordados por los sistemas de gestión de ciudades inteligentes. Obtener información en tiempo real sobre la congestión del tráfico requiere una amplia gama de sensores desplegados en áreas clave de las carreteras de la ciudad. Estos sensores incluyen LPR (reconocimiento de matrículas), cámaras de video con analíticos avanzados (como contador de vehículos) y bucles magnéticos. Con el fin de proporcionar a los operadores información, pueden reaccionar sobre, las principales carreteras de la ciudad divididas en segmentos. Cada segmento es una sección limitada por cruces con sensores de tráfico inteligentes (y opcionalmente un sensor ambiental que monitorea el nivel de contaminación del aire) y se presenta en el mapa GIS con colores predefinidos que reflejan la congestión calculada por análisis en tiempo real. En la captura de pantalla a continuación hay 6 segmentos presentados en 4 colores.
El color verde representa tráfico suave, amarillo – ligera congestión de tráfico, naranja – congestión moderada y rojo representa atasco de tráfico.
El nivel de congestión establecido para cada segmento se basa en los datos recibidos de múltiples sensores y servicios, como Waze o Google Maps, y un análisis de datos programado se ejecuta constantemente para proporcionar actualizaciones casi en tiempo real. La fusión de datos de sensores físicos y servicios sociales proporciona un reflejo preciso del estado del tráfico.
A medida que aumenta la congestión del tráfico, la contaminación del aire crece y requieren medidas inmediatas, ya sea automáticamente mediante un flujo de trabajo predefinido o manualmente por un operador. Tal acción podría incluir cambiar el modo operativo del semáforo o enviar una unidad de policía de tránsito para equilibrar la congestión. Los operadores pueden utilizar señales de mensajes digitales para redirigir a los conductores a carreteras menos congestionadas. En las carreteras donde se utilizan carriles bidireccionales, el operador puede cambiar la señal digital y cambiar el flujo de tráfico del carril.
Además de la visualización en tiempo real, el sistema proporciona detección de anomalías mediante el uso de datos históricos recopilados para el segmento en rangos de tiempo recurrentes cortos. Tal anomalía puede apuntar a un accidente automovilístico o mal funcionamiento de la carretera no detectado por cámaras y otros sensores.
Esta combinación extensible de sensores físicos y servicios sociales proporciona información procesable para que las diferentes partes interesadas dentro de las autoridades de gestión del tráfico utilicen mejor el flujo de tráfico y respondan rápidamente a los peligros y mantengan un alto nivel de servicio.
