Descripción del proyecto PETRA para el SCH16 de Mayo.

1. Smart City Hack:
PETRA
@fergunet
@antaress
@unintendedbear
@jjmerelo
Grupo @geneura
Universidad de Granada

2. Predecir = Conocer el pasado

3. El problema: Análisis del tráfico
Foto por Martin Roemers

4. Análisis del tráfico: Manual

5. Análisis del tráfico: Aforadores

6. Análisis del tráfico: Cámaras

7. Proyecto PETRA
- PETRA: Predicción del Estado del TRÁfico
- Convocatoria DGT a proyectos de investigación
- Continuación de los proyectos SINECA (DGT) y
SIPESCA (Junta de Andalucía)
- Usar datos de los anteriores proyectos con nuevas
fuentes de datos para predicción

8. Raspberry Pi + Placa Alimentación + Módulos de Detección y Comunicación +
Caja Estanca

9. - Más de 14 millones pasos registrados con 30
nodos
- Más de 1 millón de dispositivos distintos
- Sistema funcionando en Tiempo Real
El Big Data

10. Predicción
- Paso de dispositivos
por un nodo
- Magnitud y tiempo
entre nodos
- Offline
- En tiempo real
ARIMA, LR, L-Co-R, SVM-MPL

11. Predicción sobre 24 horas de los dispositivos detectados por un nodo y valor
real de la serie transcurridas las 24 horas

12. ¿Qué podemos hacer?
- Buscar otras fuentes de datos (pdfs de la DGT,
APIs de tráfico, etc.)
- http://infocar.dgt.es/etraffic/ + scrapper
- Utilizar nuestros datos para hacer predicción o
extraer conocimiento
- Utilizar sistemas de información ya existentes
para comparar

13. Idea 1: Scrapping de fuentes datos de
tráfico
- La DGT tiene mucha información de aforadores
permanentes, semipermantentes, peajes,
velocidades, etc.
- Disponibles en la URL: http://infocar.dgt.
es/etraffic/
IDEA: Scrapping y visualización de datos en una web

14. Idea 2: Obtención de conocimiento a
partir de benchmark
- Identificar rutas de vehículos
- Calcular velocidades medias
- Detectar atascos
- Datasets disponbiles en: https://github.
com/proyectopetra/Dataset2016
- Interfaz web: puntos de calor, filtrado por fechas…
- Aplicación de algoritmos de predicción

15. Idea 2: (2)

16. Idea 3: Análisis de APIs de datos
abiertos
- Estudio de sus características
- Interfaz web para consultar por fechas
- Exportar datos a otros formatos
- Extracción de información en Twitter
(geoposicionamiento, palabras clave…).
- URLs: http://datos.madrid.es/portal/site/egob

17. Idea 3: Análisis de APIs de tráfico (2)
Yahoo! http://developer.yahoo.com/traffic/
WAZE https://www.waze.com/es/about/dev
Microsoft https://msdn.microsoft.com/en-
us/library/hh441725.aspx
Nokia HERE https://developer.here.com/rest-
apis/documentation/traffic/topics/introduction.html

18. Idea 4: Estudio de APIs de Smartcities
http://www.citysdk.eu/
http://www.opentripplanner.org/

19. Otras ideas
❏ Crear alertas de tráfico lento con predicciones a 10 minutos o
una hora.
❏ Visualizar patrones de tráfico por rutinas de paso por el mismo
sitio a lo largo de los días.
❏ Integración con datos públicos/datos de twitter
geolocalizados.
❏ Grafos de conexión entre diferentes puntos.
❏ Visualización Google Fusion Tables/plataforma de
Fujitsu/CartoDB
❏ “Evaluación” del posicionamiento de un punto de toma de
datos. ¿Qué puntos serían los mejores?
❏ Gamificación del uso de transporte colectivo

20. Otras cosas:
- Identificación de noticias de tráfico para el blog
- Estudio de plataformas cloud
- ¡Cualquier otra cosa que se os ocurra!
- Usad el hashtag #SmartCityHackGR #SCH16

21. Consejos (para ganar un hackathon)
❏ Cada grupo deberá subir a GitHub el código y
documentación del proyecto (capturas,
❏ La licencia del proyecto deberá ser libre (GPLV3,
Apache, MIT...).
❏ Se valorará el uso de la plataforma para gestionar
el proyecto: issues, comentarios...
❏ Se valorará el grado de terminación de la
aplicación

22. Más Información
http://proyectopetra.wordpress.com
http://github.com/proyectopetra
@proyectoPETRA