En la búsqueda de soluciones que consigan mejorar el tráfico y la movilidad, es necesario, en primer lugar, ser capaces de registrar un enorme volumen de datos, deducir patrones, y obtener conclusiones que permitan dar soluciones a problemas existentes, o mejorar aspectos concretos.
Con este objetivo nace el proyecto europeo BeCamGreen, liderado por la empresa Indra y con participación, entre otros, de la Universidad de Milan.
Partiendo de datos e investigaciones previas (reaprovechando estudios, proyectos y trabajos), mejoradas y revisadas, el proyecto busca desarrollar un sistema que permita detectar, con muy poco margen de error, qué tipo de vehículo circula por una vía, y sus ocupantes concretos (delanteros y traseros).
Para ello, en el proyecto se desarrollarán diferentes algoritmos de detección exacta de imágenes de personas, incorporando entre otras técnicas las de análisis multiespectral, para detectar la piel humana y dar mayor exactitud a la imagen analizada. Junto con eso, se hará un uso extensivo de las siguientes tecnologías:
- Inteligencia artificial
- Visión artificial
- Machine learning
En paralelo, y ya con mayor impulso de la Universidad de Milán, se va a desarrollar un complejo sistema de análisis y gestión de un alto número de datos para predecir el estado del tráfico en todo momento, y determinar medidas que mejoren la movilidad general en una zona concreta.
Esta mezcla de información busca otorgar una herramienta que permita a los responsables de gestionar el tráfico en una región, saber qué políticas pueden acometer, o pueden ser más eficaces, para mejorar la fluidez del tráfico, y conseguir una movilidad más eficiente para sus ciudadanos.