La actuación que se propone reconocer consiste en el diseño, desarrollo e implementación de dos soluciones tecnológicas independientes para la mejora de la seguridad de los trabajadores durante operaciones de conservación en carreteras. El objetivo principal es reducir el riesgo de atropello mediante sistemas que alerten de forma anticipada y autónoma al personal ante la irrupción de vehículos en la zona de trabajo. El Sistema 1 (PROABI) es una solución ya operativa basada en barreras infrarrojas conectadas a una consola de alarmas inalámbrica. Al detectar la interrupción de los haces por un vehículo, se activa una alarma acústica y visual situada junto a los operarios. El sistema es escalable, de bajo coste y se instala en menos de un minuto, lo que lo hace idóneo para cortes de carril de duración variable o bajo presupuesto. El Sistema 2 (DIMVA) se encuentra en fase de desarrollo y emplea visión artificial y machine learning para generar automáticamente un perímetro de seguridad a partir del análisis de la imagen vial. Se adapta a distintos escenarios sin necesidad de configuración manual y permite alertar en tiempo real mediante señales luminosas, sonoras o wereables. Ambos sistemas se han concebido para responder a las limitaciones observadas en soluciones anteriores del sector, que requerían configuración manual y eran poco operativas. Su implantación contribuye a reducir accidentes, aumentar la eficacia operativa y promover una cultura preventiva más avanzada en conservación de carreteras.
SISTEMAS DE PROTECCIÓN DE ÁREAS DE TRABAJO EN CONSERVACIÓN DE CARRETERAS
CATEGORÍA ASOCIADOS. PREMIO JESÚS VALDECANTOS
Nombre y apellidos: José Ricardo San Martín González – Irma Pablos Conejo
Empresa: INNOVIA COPTALIA
Cargo: responsable de I+D+i
DESCRIPCIÓN
El proyecto tiene como objetivo reducir el riesgo de atropello a trabajadores en carretera mediante sistemas tecnológicos de protección activa. Se desarrollan dos soluciones independientes:
PROABI, un sistema de detección por barreras infrarrojas, que genera alertas inmediatas ante intrusiones de vehículos en zonas de trabajo. Escalable, portátil y de bajo coste, permite una rápida instalación y adaptación a diferentes entornos viales.
DIMVA, sistema en desarrollo basado en inteligencia artificial y machine learning. Detecta marcas viales y balizamiento, genera automáticamente perímetros virtuales de seguridad, y alerta mediante dispositivos acústicos, visuales o wereables. Se adapta dinámicamente al entorno sin intervención manual.
El desarrollo se estructura en tres fases: validación conceptual, desarrollo funcional y pruebas en campo. DIMVA ya ha demostrado su viabilidad con plataformas de aprendizaje visual, mostrando precisiones de reconocimiento superiores al 98 %.
Ambos sistemas permiten despliegues rápidos, aumentan la capacidad de reacción del personal, mejoran la percepción de seguridad y reducen el tiempo de preparación operativa. Contribuyen, además, a una gestión más eficiente de recursos en conservación y fortalecen el compromiso con la innovación y la seguridad laboral.