Trabajo en las JCE (CEDI2013) sobre el proyecto SIPESCA

1. Estudio de los indicadores de
exposición al riesgo mediante un
sistema de monitorización del tráfico
basado en la tecnología Bluetooth
P.A. Castillo, P. García-Sánchez, A.M. Mora,
M.G. Arenas, G. Romero, J.J. Merelo, A. Prieto
Jornadas de Computación Empotrada
CEDI. Madrid, 17 de septiembre de 2013
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2. Índice
Introducción y objetivos
Área monitorizada
El dispositivo hardware
Estadísticas
Conclusiones
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3. Introducción
Los sistemas actuales para monitorizar el tráfico presentan
dos problemas: no tienen capacidad de individualizar los
vehículos y además resultan caros
Presentamos un sistema de información del estado del
tráfico y predicción del uso de la red viaria
Aprovechamiento eficiente de los
vehículos en los desplazamientos
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4. Objetivos del proyecto
Dispositivo de recopilación autónomo y de bajo coste.
Escaneo de dispositivos Bluetooth (MAC).
Monitorización de una zona ámplia en una ciudad.
Obtención de diversos indicadores relativos al uso de
vehículos.
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5. Índice
Introducción y objetivos
Área monitorizada
El dispositivo hardware
Estadísticas
Conclusiones
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6. Área monitorizada
Resultados obtenidos
con seis nodos
instalados en
diversas vías en el
área metropolitana
de Granada.
Colaboración del
personal de la DGT
para la colocación.
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7. Área monitorizada
Actualmente
se han cambiado
de posición aún
en el área
metropolitana
de Granada.
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8. Índice
Introducción y objetivos
Área monitorizada
El dispositivo hardware
Estadísticas
Conclusiones
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9. El dispositivo hardware
Se han hecho pruebas con:
1. PC con Linux y antena BT
2. Móvil Android
3. Dispositivo Intelify
Aplicación Android:
http://bit.ly/16YFD8M
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10. El dispositivo hardware
Opción Intelify por su
▫ bajo consumo
▫ reducido tamaño
▫ capacidad de detección
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11. El dispositivo hardware
Solución basada en un micro-PC:
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12. El dispositivo hardware
Actualmente se están instalando nuevos dispositivos de
monitorización basados en la arquitectura del RaspberryPi
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13. Índice
Introducción y objetivos
Área monitorizada
El dispositivo hardware
Estadísticas
Conclusiones
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14. Estadísticas
Cada día se recogen una gran cantidad de datos que
representan el paso de vehículos por cada nodo.
Estudio del paso de vehículos en 30 días:
• Número total de vehículos detectados en cada nodo.
• Número total de vehículos detectados en NO laborables.
• Densidad de tráfico por rango horario.
• Apariciones de los vehículos individualizados.
• Complejidad de los desplazamientos.
• Velocidad media en un tramo de autovía.
• Efecto de la huelga general del 14-noviembre-2012
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15. Estadísticas
Número total de vehículos detectados en cada nodo
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16. Estadísticas
Número total de vehículos detectados en días NO laborables
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17. Estadísticas
Densidad de tráfico por rango horario
Total de dispositivos diferentes detectados en cada rango horario y en
cada nodo.
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Mayor
densidad en
todos los
nodos en
horas punta

18. Estadísticas
Número de apariciones de los vehículos individualizados
Capacidad de individualizar => detectar si los vehículos repiten paso por
diferentes nodos.
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Un alto
número
repite paso
por ciertos
nodos
1000 vehículos
repiten más de
25 veces su paso
por la autovía

19. Estadísticas
Complejidad de los desplazamientos
Número de vehículos que pasan sólo por 1 nodo, por 2 nodos,
por 3 nodos, etc.
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Gran parte de los
vehículos pasan
pocas veces por
muchos nodos
Muchos vehículos
hacen desplazamientos
cortos (pasan por
pocos nodos)

20. Estadísticas
Velocidad media en un tramo de autovía de 3700m
Limitación a 80 Km/h y a 100 Km/h en el tramo
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Bastantes
vehículos se saltan
la limitación de
velocidad

21. Estadísticas
Efecto de la huelga general del 14-noviembre-2012
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22. Índice
Introducción y objetivos
Área monitorizada
El dispositivo hardware
Estadísticas
Conclusiones
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23. Conclusiones
El objetivo principal ha sido probar el sistema desarrollado
y obtener indicadores de exposición mediante el sistema de
detección de dispositivos BT.
El sistema recopila información de forma masiva para su
posterior interpretación buscando asociaciones que
identifiquen tendencias.
Hemos presentado diversas estadísticas que dan una idea de
la tipología del tráfico.
Actualmente estamos trabajando en la predicción del
tráfico mediante series temporales.
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24. Conclusiones
A partir de la series temporales que estamos haciendo,
podemos hacer predicción del tráfico.
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A partir de los valores
de la serie temporal
estimamos los
siguientes

25. ¡Gracias!
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Pedro A. Castillo Valdivieso
pacv@.ugr.es