Sello HR4RS
25-02-2015. El proyecto desarrollado por investigadores del grupo de Computación de Altas Prestaciones y Optimización de la URJC consiste en la integración de un sistema de visión artificial mediante cámaras embarcadas en autobuses urbanos para vigilar automáticamente el carril bus de una gran ciudad como Madrid.
Desde un punto de vista tecnológico, el reto es complejo y se encuadra dentro del campo de la visión artificial, área de conocimiento interdisciplinar que trata de simular la visión humana mediante cámaras y computadores. “No se trata simplemente de montar una cámara en un autobús y grabar todo su trayecto, sino que se busca que un ordenador tome decisiones en tiempo real analizando las imágenes de la cámara sobre si el autobús tiene obstaculizado su carril de uso exclusivo o no. Algo que para un humano es fácilmente valorable, es de gran dificultad cuando se busca su automatización por la gran variabilidad visual del entorno”, señalan los investigadores de la URJC, Antonio Sanz y Juan José Pantrigo.
Sin embargo, ‘BusVigía’ no pretende sancionar a los vehículos, puesto que para ello ya existen otros sistemas de reconocimiento automático de matrículas (ALPR, Automatic License Plate Recognition), que se pueden integrar en los autobuses. Estos sistemas capturan las matrículas de todos los vehículos visibles desde el autobús, incluyendo los estacionados correctamente o circulando legalmente en carriles de uso compartido. Por tanto, el objetivo es que el sistema sea capaz de discriminar, en primer lugar si se está circulando en una zona de carril bus, pero también si los vehículos están ocupando dicho carril de forma indebida.
‘BusVigía’ es el resultado de un proyecto desarrollado gracias a la financiación de la Cátedra de Ecotransporte, Tecnología y Movilidad entre la Universidad Rey Juan Carlos y la Empresa Municipal de Transportes (EMT) de Madrid. El sistema ha participado en una prueba piloto de la EMT con muy buenos resultados, tan buenos, que la universidad está a la espera de que alguna empresa busque rentabilizar esta investigación puntera que se realiza en España. En un solo mes de trabajo, un único sistema ‘BusVigía’ detectó automáticamente del orden de 500 infracciones.
BusVigía ofrece diversos usos para los carriles bus
Los carriles de uso exclusivo tienen defensores y detractores. Por un lado, mejoran la movilidad del transporte público terrestre, pero por otra parte eliminan zonas de estacionamiento para residentes, imponen barreras arquitectónicas a los ciudadanos en las puertas de sus portales, tienen unos costes de mantenimiento elevados para las arcas públicas, sus separadores generan accidentes especialmente graves a los motociclistas y, en ocasiones, la vigilancia de su cumplimiento resulta compleja. Según los investigadores la URJC, “con un sistema disuasorio tan efectivo como ‘BusVigía’ se evitarían en poco tiempo las obstaculizaciones del carril bus, se podrían eliminar los peligrosos separadores físicos y, aún más importante, se abriría la posibilidad de implantar y controlar automáticamente los carriles de uso múltiple, como los que pueden encontrarse en ciudades como Los Ángeles”. En casos como éste, y dependiendo de las franjas horarias, el carril puede actuar como zona de estacionamiento, de circulación restringida o circulación general. De esta forma, se facilita el aparcamiento en horas nocturnas de poco tráfico, la conducción de todo tipo de vehículos en zonas horarias de media actividad y la exclusividad para el transporte público en franjas horarias de mayor densidad de tráfico. Como consecuencia, se recuperaría espacio para mayor disfrute de los vecinos de las zonas con carril bus y se mejoraría su cumplimiento de forma automática.
En el contexto de este uso nace la propuesta BusVigía 2.0, solicitada por los investigadores en la presente convocatoria de proyectos de investigación nacionales.
Referencias bibliográficas:
David Fernández-López, Antonio Sanz, Juan Pantrigo, María Luisa Delgado, Raúl Cabido, Onboard Vision System for Bus Lane Monitoring, IWINAC 2013, Special Session on Computer Vision in Smart Cities, Lecture Notes in Computer Science, 7931, pp. 286–295
Por Irene Vega.