Videoanalítica Inteligente para la Seguridad y Gestión del Tráfico en Smart Cities
Los problemas eran evidentes: los incidentes de tráfico (accidentes, atascos, vehículos en sentido contrario, excesos de velocidad) tardaban minutos u horas en detectarse. Las situaciones de peligro ciudadano (robos, peleas, personas caídas, aglomeraciones peligrosas) frecuentemente se identificaban solo cuando ya habían ocurrido, mediante revisión de grabaciones. Los tiempos de respuesta de los servicios de emergencia eran elevados porque la detección era tardía o dependía de llamadas ciudadanas.
El ayuntamiento necesitaba convertir su red de cámaras en un sistema inteligente y proactivo de seguridad y gestión urbana.
Detección de incidencias de tráfico: Modelos de visión artificial entrenados para detectar en tiempo real: accidentes y colisiones, vehículos detenidos en vías rápidas, excesos de velocidad mediante análisis de flujo, vehículos en sentido contrario, peatones cruzando fuera de paso en zonas de riesgo y congestiones de tráfico con predicción de propagación.
Seguridad ciudadana: Algoritmos especializados en la detección de: peleas y agresiones (análisis de patrones de movimiento agresivo), robos y hurtos (detección de comportamientos sospechosos como arrancones, persecuciones), personas caídas o inmóviles en el suelo durante un tiempo prolongado, aglomeraciones peligrosas que superan umbrales de densidad y objetos abandonados en zonas sensibles.
Arquitectura Edge + Cloud: Dispositivos de procesamiento edge instalados junto a grupos de cámaras realizan el análisis primario en tiempo real, reduciendo la latencia a menos de 500ms. Solo los eventos relevantes se envían a la nube para validación con modelos más complejos, clasificación y almacenamiento.
Centro de mando inteligente: Un dashboard centralizado muestra en tiempo real todos los eventos detectados sobre un mapa interactivo de la ciudad, con niveles de prioridad, notificaciones automáticas a Policía Local, servicios de emergencia y gestores de tráfico según el tipo de incidencia.
Reducción del 67% en tiempos de respuesta: Los servicios de emergencia reciben alertas automáticas con ubicación exacta y tipo de incidencia en menos de 30 segundos desde la detección, frente a los 8-15 minutos anteriores.
Detección del 92% de incidentes de tráfico: El sistema identifica automáticamente la gran mayoría de incidencias viales, permitiendo una gestión proactiva del tráfico.
Reducción del 41% en delitos en zonas monitorizadas: La detección temprana y la rápida intervención policial han tenido un efecto disuasorio significativo.
Gestión predictiva del tráfico: El análisis de patrones históricos permite anticipar congestiones y activar desvíos preventivos, reduciendo los atascos en un 28%.
Escalabilidad demostrada: El sistema se desplegó inicialmente en 500 cámaras y se ha ampliado progresivamente a las 3.000, validando la arquitectura edge + cloud a gran escala.
Visión Artificial / Deep Learning
Arquitectura Edge + Cloud
Centro de Mando en Tiempo Real