Diseñan badenes inteligentes que distinguen la presencia de peatones y conductores

Huelva, 18 ene (EFE).- Investigadores del Departamento de Ingeniería Electrónica, de Sistemas Informáticos y Automática de la Universidad de Huelva han diseñado un cruce de peatones inteligente, que emplea fusión de sensores y técnicas de aprendizaje automático para distinguir la presencia de peatones y conductores.

Los investigadores parten del hecho de que la seguridad de los peatones es una preocupación importante en las áreas urbanas y los cruces de peatones son uno de los lugares más críticos donde pueden ocurrir accidentes, según señalan en un artículo que recientemente han publicado en la revista 'Electrónica' y, a partir de ahí, buscan una solución para minimizar ese riesgo.

De esta forma, fruto de su investigación, presentan un badén inteligente basado en una red de nodos autónomos que reconocen objetos de forma independiente y trabajan de forma coordinada, por lo que el badén, con técnicas de inteligencia artificial, puede discernir objetos, sincronizarse a través de una red inalámbrica y activar una barrera LED al detectar peatones.

Explican que aprovechando la inteligencia artificial, el sistema identifica a los peatones en los pasos de cebra y alerta a los conductores mediante señales luminosas. Funciona de forma autónoma durante ocho días, consumiendo 22,63 Wh/día, eliminando la necesidad de conexión eléctrica y favoreciendo la eficiencia energética.

Las pruebas preliminares, que se realizaron durante 15 días con un volumen de tráfico de 155 vehículos/día bajo exposición al sol, demostraron la capacidad del sistema para el funcionamiento autónomo y la protección de la electrónica interna.

Adicionalmente, este trabajo presenta un método novedoso para la fabricación del sistema de señalización vial, utilizando mezclas de resinas, áridos y fibras de refuerzo que se inyectan en frío en un molde de aluminio.

Las características mecánicas, ópticas y eléctricas fueron sometidas a pruebas estandarizadas, validando su funcionamiento autónomo en condiciones del mundo real.

Los resultados revelaron la efectividad del sistema en la detección de peatones con una precisión del 99,11 % y una tasa de falsos positivos del 0,0 %, lo que marca una mejora sustancial con respecto al sistema anterior diseñado basado en lógica difusa con una precisión del 81,33 %.

Las pruebas de actitud revelaron una reducción significativa del 33,33 % en el comportamiento errático de los peatones y una disminución sustancial en la velocidad del conductor (32,83 % durante el día y 70,6 % durante la noche) en comparación con los cruces convencionales.

En consecuencia, este trabajo integral ofrece una solución única para la seguridad de los peatones en los cruces de peatones al mostrar el potencial de las técnicas de aprendizaje automático para mejorar la seguridad vial a través del reconocimiento de patrones preciso y confiable. EFE

1010282

lra/fs/icn