Presentacion intelvia its espana 10

CL 49. Sistema Integral de Control, Señalización y Comunicación para la Gestión Operacional Segura e Inteligente del Tráfico en Servicios e Infraestructuras X Congreso Español sobre Sistemas Inteligentes de Transporte Madrid, 12 de mayo de 2010

Proyecto financiado por:

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Índice Contexto del proyecto Objetivos principales Arquitectura general de INTELVIA Caso práctico: “Sistema aforador de tráfico por visión artificial” Conclusiones X Congreso Español sobre Sistemas Inteligentes de Transporte - Madrid, 12 de mayo de 2010

Pedro Sánchez Calvo

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Contexto del proyecto Situación actual

2012 habrá 510 vehículos por cada 1000 habitantes, esto es, un vehículo por cada 2 habitantes Incrementar el número de kilómetros de infraestructuras viarias, no soluciona los problemas de transporte en todo el mundo Necesidad de incrementar la seguridad vial, mejorar la gestión de las infraestructuras existentes y/o crear nuevas para evitar situaciones de congestión 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) X Congreso Español sobre Sistemas Inteligentes de Transporte - Madrid, 12 de mayo de 2010

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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 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 principales problemas relacionados con la señalización: visibilidad, control y mantenimiento, señalización variable, menor distracción del conductor, seguridad ,…

Resolver muchos de nuestros problemas actuales y futuros de transporte, reducir los impactos sobre la salud y el medio ambiente, aumentar la eficiencia económica y salvar vidas

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Contexto del proyecto Motivación

Incrementar la seguridad vial ¾

¾

Mejorar la eficiencia del tráfico y uso de infraestructuras. ¾ ¾

Prevención de accidentes gracias a la detección de conductas anormales, al desarrollo de tecnologías de ayuda a la conducción, así como con la detección de infracciones de manera automática 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 gracias a su continua monitorización del sistema, imposible de realizar con el sistema de señalización actual Reducción de la congestión en caso de producirse accidentes mediante la indicación al conductor de posibles anomalías en la vía Optimizar los flujos de tráfico y la capacidad de las vías al permitir la implementación de mecanismos que desde el centro de control optimicen la información de señalización a presentar a los conductores

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.

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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

Sistemas cooperativos

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Contexto del proyecto Consorcio Coordinador

Empresas

OPÌS

Apoyos

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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 X Congreso Español sobre Sistemas Inteligentes de Transporte - Madrid, 12 de mayo de 2010

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Objetivos Otros objetivos

Tecnologías de visión artificial. Desarrollo de nuevos algoritmos de detección y clasificación de vehículos, así como de lectura de matrículas con independencia de las condiciones meteorológicas y de luminosidad que existan Tecnologías para la gestión de información. Diseñar un sistema que gestione los datos recogidos a través de los diferentes sensores que se encuentran en las infraestructuras Tecnologías para la representación de datos. El sistema de gestión de datos debe almacenar y georeferenciar diferentes tipos de datos como imágenes, texto, etc Sistemas de Información Geográfica específico para aplicaciones de gestión vial X Congreso Español sobre Sistemas Inteligentes de Transporte - Madrid, 12 de mayo de 2010

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Objetivos Otros objetivos

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 X Congreso Español sobre Sistemas Inteligentes de Transporte - Madrid, 12 de mayo de 2010

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Arquitectura general de INTELVIA

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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 ¾ ¾ ¾

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

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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 ¾ ¾

¾

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 ¾

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 multitecnología a bordo del vehículo ¾ ¾ ¾

Adecuada presentación de datos al conductor: interfaz HMI (HumanMachine Interface) ¾

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 ¾ ¾

Conexión eléctrica, disposición de equipos y antenas, etc.

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 ¾ ¾

¾ ¾

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 ¾

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 8 8 8

8

8

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 (SATVA) 9 9

9

9 8

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 metereológicas adversas

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Caso práctico Arquitectura hardware de SATVA

UCI – Unidad de captura e iluminación ¾ ¾

Cámaras Iluminación

UC – Unidad de control ¾

PC industrial

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Caso práctico Arquitectura software de SATVA

Módulo de análisis de tráfico (MAT) ¾

¾

¾

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) ¾

¾

¾

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 Algoritmo del módulo de análisis de trafico (MAT)

Detección y substracción de fondo Seguimiento de vehículos Toma de medidas

Imagen actual

Modelo de fondo

Sustracción de fondo por color (clasificación de píxeles en categorías: “sombra”, “iluminado”, “fondo”, “no-fondo” y “dudoso”)

Extracción de bordes en el modelo de fondo y en la imagen actual filtrados por la sustracción de color en todas sus categorías

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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Pedro SánchezExtracción Calvo 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 ¾ ¾ ¾

Configuración de la clasificación Configuración de alarmas Configuración de controles

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Caso práctico Pruebas y análisis de resultados

Escenario de pruebas ¾ ¾

10 muestras de video continuo: 5.719 vehículos Diferentes condiciones metereológicas (soleado, nublado, lluvia,…)

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Caso práctico Pruebas y análisis de resultados

Resultados finales de las pruebas realizadas en campo ¾ ¾ ¾

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%

% de Vehiculos vs. Condiciones atmosféricas Soleado

20% 45% 35%

Cambiante

Media 96,55%

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Lluvia

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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

% de aciertos (media) 99,00% 99,14% 87,13%

% de aciertos (mediana)

% de aciertos (media) 87,13%

99,00%

Soleado Lluvia

99,14%

% de aciertos (mediana) 98,80% 99,00% 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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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 meteorologicas adversas X Congreso Español sobre Sistemas Inteligentes de Transporte - Madrid, 12 de mayo de 2010

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Fin CL49

Gracias por su atención Pedro Sánchez Calvo Técnico en Innovación Email: sanchez.p@ikusi.es IKUSI – ÁNGEL IGLESIAS, S.A Paseo Miramón, 170 20009 San Sebastián

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