Candidatura 14
CÓNICA: CONSERVACIÓN DE CARRETERAS BASADA EN IOT E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
CATEGORÍA ASOCIADOS. PREMIO JESÚS VALDECANTOS
Nombre y apellidos: Eduardo Vara Pazos y Juan Pablo Casaseca de la Higuera
Cargo: director de Conservación y catedrático respectivamente
Razón social: Construcciones y Obras Llorente (COLLOSA) y Universidad de Valladolid
Actividad de la empresa: obra civil, construcción de carreteras, aeropuertos y obras hidráulicas; conservación, aondicionamiento de capas superficiales de carreteras mediante mezclas bituminosas, tratamientos superficiales y slurrys y mantenimiento integral de carreteras
DESCRIPCIÓN
Este escenario plantea la detección de incidencias que comprometen seriamente la seguridad vial (accidentes, animales cruzando, obstáculos, kamikaces) mediante sistemas de visión por computador basados en inteligencia artificial. Se emplean cámaras de bajo coste en zonas de especial relevancia del tramo a estudiar. Se incorpora un diseño de sistema basado en ontologías para incorporar información útil para el usuario referente a la incidencia en particular.
Este proyecto pretende investigar en el desarrollo industrial de tecnologías de bajo coste basadas en inteligencia artificial y en el Internet de las Cosas (IoT, Internet of Things) para mejorar el servicio que las empresas de conservación y mantenimiento de carreteras proporcionan a la administración y, por extensión, al usuario final, dando lugar a un incremento de la seguridad en carretera y a una reducción del número de accidentes.
Se han propuesto nuevos métodos de comunicación inteligente de incidencias en carreteras a partir de tramos sensorizados con elementos de bajo coste interconectados mediante tecnologías IoT.
Se pretende con este proyecto contribuir al conocimiento frontera en la aplicabilidad conjunta del aprendizaje automático y las tecnologías IoT al ámbito de las carreteras inteligentes.
Se persigue por tanto un incremento de la seguridad de los usuarios de la carretera gracias a la incorporación de tecnología que avisa y detecta en tiempo real los accidentes e incidencias en las carreteras. La sensorización y aplicación de esta tecnología a las carreteras, modernizará y conseguirá una mayor eficiencia en las operaciones de conservación, disminuyendo los tiempos de respuesta en la detección, señalización y subsanación de la incidencia o accidente.
Este escenario plantea la detección de incidencias que comprometen seriamente la seguridad vial (accidentes, animales cruzando, obstáculos) mediante sistemas de visión por computador basados en inteligencia artificial. El sistema global integra cámaras de bajo coste instaladas en zonas de especial relevancia del tramo a estudiar. La señal procedente de las cámaras se procesa mediante algoritmos de visión artificial cuya salida se analiza mediante ontologías para incorporar información útil para el usuario referente a la incidencia en particular (animal cruzando, coche en sentido contrario, coche parado, etc.). Los resultados para este escenario se concretan en un prototipo demostrador, consistente en un sistema automático de detección de incidencias (DAI). El prototipo desarrollado emplea algoritmos novedosos basados en inteligencia artificial y ontologías para detectar incidencias que comprometen la seguridad vial en tramos de interés. Estas incidencias incluyen animales en las vías, vehículos accidentados, parados, vehículos en dirección contraria, etc. El prototipo permite enviar alertas a los usuarios para evitar accidentes.
El proyecto ha sido desarrollado entre la empresa Construcciones y Obras Llorente, S.A.U. (COLLOSA) y el Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicaciones de la Universidad de Valladolid.