Idioma
Docker
Tipo de herramienta
Aplicación web
Licencia
AM331-A3
Versión
1.0.0
Banco Interamericano de Desarrollo
El Congestiómetro es una herramienta desarrollada por el BID para el Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires, diseñada para optimizar la planificación y gestión del tránsito urbano. Utiliza datos de la aplicación Waze, permitiendo una visión amplia y detallada del flujo vehicular sin necesidad de hardware especializado, facilitando su adaptación en otras ciudades. Esta herramienta surge como respuesta a los desafíos de congestión vehicular en grandes urbes, ofreciendo una solución práctica para mejorar la movilidad urbana. Al aprovechar datos de tráfico en tiempo real, el Congestiómetro posibilita una gestión más eficiente del tránsito, contribuyendo a la reducción de costos, tiempos de desplazamiento y emisiones contaminantes, promoviendo así una mejor calidad de vida y un enfoque sostenible en la planificación urbana.
La congestión del tráfico es un desafío urbano frecuente. Congestiómetro aborda este problema al proporcionar una plataforma para monitorear y analizar datos de tráfico, lo que permite decisiones basadas en datos y mitigación de congestión.
Análisis de datos de tráfico: CongestióMetro permite a los usuarios analizar los datos del tráfico, identificar puntos calientes de congestión y tomar decisiones informadas. Mitigación de congestión: la plataforma a menudo incluye características para abordar la congestión del tráfico a través de intervenciones basadas en datos. Comunicación comunitaria: fomenta la participación de la comunidad en el monitoreo y abordación de los problemas de congestión del tráfico.
Construido con Caddy, actúa como servidor web y proxy inverso, mejorando la eficiencia y seguridad. Utiliza PostgreSQL con PostGIS para gestionar bases de datos espaciales, asegurando la interoperabilidad de datos. Implementa Hasura para facilitar servicios GraphQL, optimizando el acceso a datos. Desarrollado con NodeJS, TypeScript y Express, soporta el backend administrativo. Emplea Angular y Angular Material para el front-end, garantizando una interfaz moderna. Integra Python, Flask y TensorFlow para el backend del modelo, permitien
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Mapa de Buenos Aires con tráfico intenso en rojo (45 min. de demora, 9.010 m, 8 km/h). Gráfico de barras muestra congestión por hora, destacando mayor actividad entre 7 y 18 horas.
Pantalla de "Congestiómetro" con gráfico de colas en metros por hora, mostrando valores reales y predichos del 3/8/22. Mapa de Buenos Aires a la derecha con nombres de barrios visibles.
Esta imagen representa una infraestructura de composición de Docker para microservicios en contenedores escalables, detallando conexiones lógicas y componentes involucrados en conexiones de cliente cifradas
Webinar Code4Dev: Conozca Congestiómetro
Documento técnico para desplegar la herramienta en otras ciudades.
Documento oficial que reporta su uso durante la pandemia.
Detalles del proyecto del BID que respalda el desarrollo del Congestiómetro.