Víasegura

Banco Interamericano de Desarrollo

VIAsegura es un conjunto de modelos avanzados diseñados para mejorar la seguridad vial mediante la detección de elementos críticos como delineado, iluminación y cantidad de canales en las carreteras. Utilizando software en Python, facilita la integración en plataformas capaces de ejecutar código en este lenguaje, ofreciendo 16 modelos alineados con estándares de seguridad vial globales. Ante la alarmante cifra de 1.35 millones de muertes anuales por accidentes de tránsito, VIAsegura surge como una solución estratégica para los países de Latinoamérica y el Caribe. Al automatizar la detección de problemas de seguridad vial, esta herramienta promete optimizar la inversión de recursos, permitiendo a los gobiernos redirigir fondos hacia la corrección efectiva de dichos problemas y, por ende, mejorar la seguridad en las vías de la región.

Víasegura aborda los desafíos asociados con la seguridad en la carretera y la planificación del transporte, incluida la identificación de áreas de alto riesgo y el análisis de datos relacionados con el tráfico. Empodera a los usuarios tomar decisiones informadas para reducir los accidentes y mejorar la infraestructura vial.

Análisis de tráfico: la plataforma ofrece herramientas para analizar los datos de tráfico, incluidos el volumen de tráfico, la velocidad y el historial de accidentes. Evaluación de riesgos: los usuarios pueden evaluar e identificar áreas de alto riesgo para accidentes de tráfico y priorizar las mejoras de seguridad. Visualización: VíaseGura proporciona características de visualización de datos para crear mapas e informes que ayudan a comunicar los hallazgos de tráfico y seguridad de manera efectiva. Modelado de escenarios: los usuarios pueden modelar diferentes escenarios de transporte para evaluar el impacto de las intervenciones de seguridad vial. Personalización: la herramienta es personalizable para alinearse con el análisis de tráfico específico y las necesidades de evaluación de seguridad vial de diferentes ciudades y regiones. Documentación: la documentación integral disponible en el sitio web de la plataforma ayuda a los usuarios a utilizar de manera efectiva el análisis de tráfico y las características de evaluación de riesgos.

Desarrollado con Python: aprovecha su flexibilidad y eficiencia. Integra TensorFlow para la ejecución avanzada de modelos de reconocimiento de imágenes. Emplea técnicas de clasificación para identificar características urbanas como líneas de carreteras y condiciones de las calzadas. Facilita la instalación a través de pip, permitiendo la descarga sencilla de modelos mediante comandos específicos. Optimiza el procesamiento mediante el uso de GPU, asegurando un rendimiento mejorado.