Sistema Integral de Control, Señalización y Comunicación para la Gestión Operacional Segura e Inteligente del Tráfico en Servicios e Infraestructuras I CONGRESO ITS EUSKADI Donostia - San Sebastian, 24 de septiembre de 2010
Proyecto financiado por:
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Contexto del proyecto Situación actual
2012 habrá 510 vehículos, un vehículo por cada 2 habitantes Incremento del número de kilómetros de infraestructuras viarias, no soluciona los problemas de transporte en todo el mundo Sistemas de señalización se encuentra muy limitados para responder a las necesidades de una sociedad con una creciente demanda de eficientes y seguras infraestructuras viales Gran esfuerzo por parte de las administraciones públicas de mejorar y ampliar la señalización en nuestras carreteras (2004 Fomento invirtió 11 millones de euros en 10 obras de señalización) I CONGRESO ITS EUSKADI - Donostia - San Sebastian, 24 de septiembre de 2010
Pedro Sánchez Calvo
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Contexto del proyecto Oportunidad
Dotar a la infraestructura existente de transporte y movilidad de cierta “inteligencia” Mejorar la seguridad vial y la eficiencia en la gestión de las infraestructuras viales mediante el desarrollo de soluciones de sistemas inteligentes de transporte (ITS, Intelligent Transport Systems) La amplia variedad de aplicaciones que los sistemas ITS posibilitan representan una gran oportunidad para avanzar hacia un futuro mejor, más seguro y más sostenible Resolver los problemas relacionados con la señalización: visibilidad, control y mantenimiento, señalización variable, menor distracción del conductor, seguridad ,… Necesidad de incrementar la seguridad vial, mejorar la gestión de las infraestructuras existentes y/o crear nuevas para evitar situaciones de congestión I CONGRESO ITS EUSKADI - Donostia - San Sebastian, 24 de septiembre de 2010
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Contexto del proyecto Motivación
Incrementar la seguridad vial Prevención de accidentes Mejorar la visualización de la información de señalización, una menor distracción del conductor, una información más actualizada de la información de señalización y una mayor robustez Mejorar la eficiencia del tráfico y uso de infraestructuras Reducción de la congestión en caso de producirse accidentes Optimizar los flujos de tráfico y la capacidad de las vías Cuidado del medio ambiente debido al aumento en la fluidez del tráfico y a la reducción de situaciones de congestión gracias al sistema integral de control, señalización y comunicación propuesto I CONGRESO ITS EUSKADI - Donostia - San Sebastian, 24 de septiembre de 2010
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Contexto del proyecto Objeto del proyecto INTELVIA pretende dar solución a la gestión inteligente del tráfico desarrollando un sistema integral de control, señalización y comunicación para la gestión operacional segura e inteligente del tráfico en las infraestructuras viarias, a través del desarrollo de soluciones tecnológicas en el campo de visión artificial, y de los sistemas ITS cooperativos de ayuda y asistencia dinámica al conductor OPERACIÓN DE INFRAESTRUCTURAS VIARIAS SEGURAS, INTELIGENTES Y SOSTENIBLES
=
+ Visión artificial
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Sistemas cooperativos Pedro Sánchez Calvo
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Contexto del proyecto Consorcio Coordinador
Empresas
OPร S
Apoyos
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Pedro Sรกnchez Calvo
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Objetivos Objetivo principal Desarrollo, validación e implantación de un nuevo sistema integral para la gestión operacional eficiente, segura e inteligente del tráfico en infraestructuras mediante la integración de elementos de control, señalización y comunicación
Sistema de organización, contaje y gestión de vehículos Sistema de señalización vial electrónica inteligente Sistema de comunicación vehicular a bordo del vehículo Centro de control, monitorización y gestión I CONGRESO ITS EUSKADI - Donostia - San Sebastian, 24 de septiembre de 2010
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Arquitectura general de INTELVIA
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Arquitectura general de INTELVIA Tecnologías
Tecnologías de visión artificial Tecnologías para la gestión de información y representación de datos Sistemas de Información Geográfica específico para aplicaciones de gestión vial Tecnologías para el establecimiento de redes de comunicación malladas o mesh Tecnologías de comunicación V2I para la transmisión de información de señalización hacia el vehículo Tecnologías de comunicación de larga distancia Sistema de monitorización y gestión de sistemas de señalización Sistema de comunicación vehicular a bordo del vehículo (OBU) Sistemas y tecnologías IHM
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Arquitectura general de INTELVIA Sistema de visión y organización de vehículos
Implementación de un sistema de visión como sistema de sensorización inteligente del estado de la carretera
Organización, contaje y gestión de vehículos Detección de infracciones Futuras y novedosas aplicaciones (peaje electrónico, etc.)
Basado en módulos de comunicación para intercambio de datos entre vehículos e infraestructura Empleo de algoritmos de análisis de imágenes para analizar el estado de la vía como un sistema de sensores avanzados I CONGRESO ITS EUSKADI - Donostia - San Sebastian, 24 de septiembre de 2010
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Arquitectura general de INTELVIA Sistema de señalización vial electrónica inteligente
Nuevo sistema de señalización vial formado por dispositivos electrónicos de bajo coste desplegados en carreteras Cada dispositivo almacena información de señalización y la transmite hacia los vehículos que se aproximan
Reducción de costes: cada dispositivo puede almacenar y comunicar información sobre varias señales Aumento de fiabilidad: transmisión vía radio aumenta robustez ante la presencia de obstáculos o condiciones climáticas adversas Reducción de riesgo de distracción: la información de señalización se presenta al conductor en el interior del vehículo
Conexión inalámbrica de la red de señalización con el centro de control para su monitorización y gestión centralizada
Señalización dinámica variable: posibilidad de modificar dinámicamente la señalización desde el centro de control
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Arquitectura general de INTELVIA Sistema de comunicación vehicular a bordo
Implementación de un novedoso sistema de comunicación multi-tecnología a bordo del vehículo
Adecuada presentación de datos al conductor: interfaz HMI (Human-Machine Interface)
Comunicación con infraestructura de gestión y contaje de vehículos Recepción de datos de señalización procedentes de la red inteligente de señalización Intercambio de datos con otros vehículos: aumento fiabilidad de datos de señalización
Excesiva información podría aumentar la distracción
Integración del sistema con la electrónica vehicular
Conexión al bus de datos CAN del vehículo: obtención de parámetros extra como la velocidad
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Arquitectura general de INTELVIA Centro de control, monitorización y gestión
Núcleo central para gestión y monitorización del sistema
Gestión de contenidos de datos y procesado de imágenes Monitorización y gestión geo-referenciada de la red de señalización vial inteligente. Permitirá la monitorización y control del sistema de señalización en tiempo real Algoritmos para la gestión del tráfico Sistema de información al usuario
Diseño modular basado en estándares
Mayor compatibilidad/integración y futuras ampliaciones
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Caso práctico SISTEMAS DE CAPTACIÓN PARA LA OBTENCIÓN DE DATOS DINAMICOS DE TRÁFICO Y VEHÍCULOS
Detectores de espiras
Costes muy altos Requerimiento de obra civil Operaciones de mantenimiento costosas: cierre de carril Problemas por el paso de vehículos entre espiras de diferentes carriles Miden mal vehículos lentos y/o parados
Sistema aforador de tráfico por visión artificial
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Abaratamiento de costes Obtención de datos múltiples y mas complejos: detección automática de incidentes (DAI) Fácil integración con los sistemas de gestión de tráfico o como sistema de validación y verificación de los actuales No requiere cortes de carril Problemas con las condiciones meteorológicas adversas Pedro Sánchez Calvo
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Caso práctico
Arquitectura hardware
UCI – Unidad de captura e iluminación
Cámaras Iluminación
UC – Unidad de control
PC industrial Capturadora
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Caso práctico Arquitectura software
Módulo de análisis de tráfico (MAT)
Detección, conteo y clasificación de vehículos Calcular variables de trafico: intensidad, ocupación, velocidad, longitud,… Generar alarmas asociadas: congestión, sentido contrario,…
Módulo integrador de datos (MID)
Gestionar, procesar y almacenar la información proveniente del MAT Controlar el canal de comunicación con el exterior Gestionar la configuración del sistema y parámetros de explotación
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Caso práctico
Imagen actual
Modelo de fondo
Extracción de bordes en el modelo de fondo y en la imagen actual filtrados por la sustracción de color en todas sus categorías
Algoritmo del módulo de análisis de trafico (MAT)
Detección y substracción de fondo Seguimiento de vehículos Toma de medidas
Sustracción de fondo por color (clasificación de píxeles en categorías: “sombra”, “iluminado”, “fondo”, “no-fondo” y “dudoso”)
Refuerzo de la categoría “no-fondo” mediante sustracción de bordes
Actualización del modelo de fondo
Agrupamiento de regiones de categorías “no-fondo” e “iluminado” por afinidad geométrica (supresión de sombra)
Toma de medidas de zonas agrupadas para la clasificación morfológica provisional de vehículos
Establecimiento de la relación temporal de las detecciones de vehículos (seguimiento)
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Extracción de datos de tráfico
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Caso práctico Calibración y configuración del módulo MAT
Corrección de la distorsión
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Caso práctico Calibración y configuración del módulo MAT
Corrección de la perspectiva
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Caso práctico Calibración y configuración del módulo MAT
Escalado de la imagen
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Caso práctico Calibración y configuración del módulo MAT
Delimitación de carriles
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Caso práctico Calibración y configuración del módulo MAT
Configuración de los parámetros de explotación
Configuración de la clasificación Configuración de alarmas Configuración de controles
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Caso práctico Pruebas y análisis de resultados
Escenario de pruebas
10 muestras de video continuo: 5.719 vehículos Diferentes condiciones meteorológicas (soleado, nublado, lluvia,…) BÁCULO CÁMARA
T PC Industrial - Sistema Aforador
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Caso práctico Pruebas y análisis de resultados
Resultados finales de las pruebas realizadas en campo
Prueba id 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 TOTAL
Conteo y clasificación: 96,55% (*) respecto a supervisión humana 11 falsos positivos 14 fallos de clasificación
Condiciones atmosféricas Soleado Soleado Lluvia Soleado Lluvia Soleado Lluvia Cambiante Lluvia Cambiante
Número total de vehículos 283 540 44 876 1021 862 886 1133 43 31 5719
% de aciertos 99,26% 99,26% 97,73% 97,95% 99,41% 98,74% 98,87% 83,94% 100% 90,32% Mediana 98,81%
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% de Vehiculos vs. Condiciones atmosféricas 20%
Soleado 45%
35%
Lluvia Cambiante
Media 96,55% Pedro Sánchez Calvo
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Caso práctico Pruebas y análisis de resultados
Resultados de las pruebas agrupados según condiciones meteorológicas Condiciones atmosféricas Soleado Lluvia Cambiante
Número total de vehículos 2561 1994 1164
99,00%
Soleado Lluvia
99,14%
% de aciertos (mediana) 98,80% 99,00% 87,13%
% de aciertos (mediana)
% de aciertos (media) 87,13%
% de aciertos (media) 99,00% 99,14% 87,13%
Cambiante
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87,13%
98,80%
Soleado Lluvia
99,00%
Cambiante
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Caso práctico Pruebas y análisis de resultados
Ejemplos de errores cometidos por el sistema
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Caso pr谩ctico Demo
Configuraci贸n y calibraci贸n
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Procesando
Pedro S谩nchez Calvo
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Conclusiones Visión global del proyecto INTELVIA Propuesta de un nuevo sistema aforador basado en visión artificial contrastado y testeado en campo Porcentaje de aciertos de un 97% pudiéndose obtener con imágenes sin tratar con un éxito del 98,8% Nuevo sistema aforador como un claro competidor a los sistemas existentes debido a sus bajo coste en instalación y mantenimiento Obtención de datos múltiples y mas complejos: detección automática de incidentes (DAI) Durante el desarrollo del proyecto INTELVIA se seguirá mejorando en los algoritmos para casos nocturnos y condiciones meteorológicas adversas I CONGRESO ITS EUSKADI - Donostia - San Sebastian, 24 de septiembre de 2010
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Fin Gracias por su atención Pedro Sánchez Calvo Técnico en Innovación Email: pedro.sanchez@ikusi.com IKUSI – ÁNGEL IGLESIAS, S.A Paseo Miramón, 170 20009 San Sebastián www.ikusi.es
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