–Vehículos aéreos no tripulados se incorporaron a una avanzada plataforma de software de video analítica, la cual utiliza inteligencia artificial para detectar y seguir a estos vehículos con lo que se obtuvieron clasificaciones, velocidades medias y conteos.

Esta es una de las 12 soluciones de software que forman parte del proyecto “Movilidad y control de tráfico urbano en la ciudad de Medellín (Moycot)”, en el que estudiantes de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) miembros del Grupo de Automática (Gaunal) trabajan hace poco más de seis años con el apoyo de Colciencias y del Ministerio Federal de Educación e Investigación de Alemania.

Fue entonces –explica el profesor Jairo Espinosa, de la UNAL Sede Medellín y líder del proyecto– cuando vieron necesario tomar mejores imágenes para analizar con mayor precisión el comportamiento de los vehículos que forman parte de la movilidad diaria de ciudades como Medellín, además de hacer conteos y seguimientos.

En ese proceso se adelantó una investigación en la que se desarrolló la tecnología “Espinet”, capaz de hacer análisis y seguimiento automatizado de motocicletas partir de cámaras tradicionales. Esta fue liderada por Jorge Ernesto Espinosa Oviedo, doctor en Ingeniería – Sistemas e Informática de la UNAL Sede Medellín y profesor del Politécnico Jaime Isaza Cadavid (PJIC).

Ese fue el punto de partida para desarrollar nuevas técnicas que perfeccionaran estas herramientas, a las que han comenzado a sumarles imágenes capturadas por drones para generar sistemas que permitan discriminar los distintos actores del tráfico y analizar su comportamiento para determinar, por ejemplo, los cruces que hacen al llegar a una intersección.

“Cuando un grupo de vehículos llega a una intersección es importante saber cuántos toman a la izquierda, siguen de frente o toman a la derecha, lo cual ayuda, inmediatamente, a hacer un balance de cuáles deben ser las secuencias que debe tener un semáforo”, explica el profesor Espinosa.

Amplia visibilidad

Entre las ventajas de las imágenes capturadas con drones está que el ángulo desde donde se toman evita el fenómeno de “oclusión”, que es cuando unos vehículos tapan a otros al pasar a su lado. Con estas herramientas se pueden registrar áreas de 300 x 300 m, lo que permite tener una visión global de la intersección en una sola toma.

Para conseguir esto con cámaras en terreno se tendrían que utilizar por lo menos cuatro de estas para las cuatro direcciones en las cuales se movería el tráfico, con la dificultad de tener que sincronizarlas.

Con las imágenes de los drones, los investigadores trabajan en el desarrollo de herramientas de software que además permitan hacer una discriminación automática del tipo de vehículo entre pesados –como los de transporte público y de carga– y los medianos, como automóviles y motocicletas, debido a que estas características influyen en el flujo normal del tráfico.

“Ese es un elemento muy importante y poco estudiado, porque tradicionalmente los modelos de tráfico se hacen con automóviles, pero no se tienen muchos resultados con tráfico mezclado”, comenta el docente, y resalta la importancia de incluir en estos análisis nuevos actores como peatones y biciusuarios, lo cual puede brindar información para el rediseño del mobiliario urbano y de las vías.

Ven más que los ojos

Las herramientas de videoanalítica en las que trabajan los investigadores de Gaunal permiten encontrar rápidamente patrones que por lo general se escapan a la visión humana, debido a que esta solo cuenta con un espacio muy limitado de alta definición en su campo visual, conocido como la mácula, mientras que las máquinas son capaces de analizar la pantalla completa.

A eso se le suma la capacidad de procesar rápidamente grandes cantidades de información y horas de video, que a las personas les tomarían muchísimo tiempo.

Teniendo en cuenta estas ventajas, los investigadores la UNAL también han empezado a abordar proyectos que van más allá de la movilidad en las ciudades y se adelantan proyectos para, por ejemplo, facilitar el mantenimiento de líneas de transmisión eléctrica con los drones y el desarrollo de herramientas informáticas para hacer las inspecciones automatizadas. (Informe y foto Agencia de Noticias U.N.).