Este documento presenta varias ideas para proyectos que podrían desarrollarse como parte de un hackathon sobre ciudades inteligentes. Se discuten ideas como extraer datos de tráfico de fuentes públicas como la DGT, predecir el tráfico usando datos históricos, analizar APIs de datos de tráfico y ciudades inteligentes, y crear aplicaciones para visualizar y alertar sobre el tráfico. El documento también incluye consejos para participar en el hackathon.

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