Reconocimiento de imagen para aumentar la seguridad vial

Modelo de reconocimiento de imagen para señalizar la presencia de ciclistas en carretera.

Hemos pensado que una buena aplicación de la Inteligencia Artificial puede ser el reconocimiento de imagen inteligente como una solución que refuerza la seguridad vial de los ciclistas involucrando a los conductores de automóviles.

Este modelo es un ejemplo de aplicación de reconocimiento de imagen que Pervasive Technologies brinda a sus clientes mediante tecnología de aprendizaje profundo.

Esta aplicación desarrollada con tecnología Google Cloud y TensorFlow para reconocimiento de imágenes, contribuye a aumentar la seguridad de los ciclistas mediante señalización luminosa inteligente que avisa a los conductores sobre la existencia de bicicletas tanto en tramos con arcén como sin arcén. Este tipo de solución puede ser muy útil en carreteras de doble sentido con sólo dos carriles, que suelen ser las carreteras donde los conductores de automóviles tienen menos espacio de maniobra.

Reconocimiento de imagen Pervasive
Reconocimiento de imagen google cloud

Vemos que el número de campañas para la seguridad vial de los ciclistas aumentan cada año y el compromiso de la Dirección General de Tráfico parece incrementarse, tomando medidas normativas como la creación de rutas ciclistas seguras señalizadas por tal de reducir la accidentalidad y la vigilancia presencial en estas.

Existen diversas recomendaciones para garantizar la seguridad de los propios ciclistas como el uso de luces tanto delanteras como traseras y la circulación en pelotón en fila india o en filas de máximo dos columnas de ciclistas para dejar espacio suficiente para el tránsito de coches. De todas maneras, la circulación por algunas carreteras aún sigue siendo peligrosa mientras no se comprometan y se responsabilicen por igual los conductores de automóviles y los ciclistas.

En Pervasive Technologies trabajamos continuamente en aplicaciones innovadoras relacionadas con la Inteligencia Artificial y el análisis predictivo.