¿Cómo solucionar el problema del tráfico en el país con tecnología?

El transporte urbano es el segundo problema que más afecta a los ciudadanos. Los pilotos pasan 6 horas frente al volante debido al tráfico vehicular.

Redacción PERÚ21

Fecha Actualización

14/07/2022 - 20:30

El retorno a la presencialidad ha vuelto a desafiar a los ciudadanos a enfrentar largas horas en el tráfico vehicular, a pesar de los esfuerzos por implementar medidas que optimicen la circulación de los autos. Los usuarios exigen una reacción rápida ante esta situación, mientras que los gobiernos regionales y nacionales también trabajan en ello. Sin embargo, la realidad muestra un escenario no muy optimista.

Según el informe “Los países más lentos del mundo para viajar en automóvil”, realizado por Moneybarn, Perú obtuvo la peor puntuación (2.28 en una escala del 10 al 1), siendo el país con mayor congestionamiento, especialmente en la ciudad de Lima. Mientras que el observatorio ciudadano “Lima Cómo Vamos”, indica que el transporte urbano es el segundo problema que más afecta a los ciudadanos y que los pilotos pasan 6 horas aproximandamente, frente al volante, debido al tráfico vehicular.

Si bien este es un problema que se mantiene a lo largo de los años, las autoridades responsables de ciudades y carreteras sufren una gran presión para gestionar y, siempre que sea posible, reducir los volúmenes de tráfico. En estos casos, ¿sería suficientes los esfuerzos centrados en realizar construcciones, reparaciones o mantenimientos de carreteras o vías?

Gonzalo Aravena, Director de Proyectos de Hikvision Perú, comenta que las últimas tecnologías predictivas pueden ayudar a mantener la fluidez del tráfico, reduciendo la duración de los trayectos, aumentando la seguridad vial. “Cuando se trata de mejorar la gestión del tráfico y superar los desafíos de atascos y emisiones, las autoridades urbanas y de carreteras buscan innovaciones que les ayuden a lograr sus objetivos. Un ejemplo fundamental son los avances de video seguridad incorporado con la tecnología Deep Learning, que permite a las autoridades comprender las condiciones del tráfico en tiempo real y actuar de manera más rápida y efectiva en caso de producirse un incidente o accidente”

MIRA: Congestión vehicular: limeños pierden S/11,115 millones anuales por el tráfico

A continuación se detallan cinco formas en las que la tecnología predictiva puede ayudar a afrontar los desafíos de congestión y emisiones del país.

1. Mejora del flujo de tráfico y reducción de los atascos: Mediante el conteo continuo de vehículos y la activación de alarmas cuando se forman colas o cuando el volumen de tráfico excede los umbrales predefinidos. Con un vistazo en tiempo real del tráfico, las autoridades pueden implementar una amplia gama de iniciativas para reducir la congestión, como desviar el tráfico durante los períodos de mayor actividad en colaboración con los proveedores de navegación por ejemplo.

2. Maximización de la seguridad vial (y del conductor): Las alertas se pueden activar automáticamente en caso de producirse un accidente. Esto permite a los equipos de emergencia responder prontamente y enviar los vehículos y equipos apropiados al lugar de los hechos en función de las circunstancias y necesidades específicas, lo que ayuda a ofrecer una respuesta más eficiente a conductores y pasajeros.

También se puede optar soluciones de supervisión de seguridad para túneles de carretera. Aquí, las cámaras pueden detectar automática de incidentes para vehículos que viajan en dirección prohibida a través de túneles, peatones caminando por carriles de tráfico, obstáculos en el túnel, presencia de fuego o humo y muchos otros peligros que ponen en riesgo a los automovilistas.

3. Optimización de la planificación del tráfico : Las autoridades pueden supervisar los flujos de tráfico durante días, semanas, meses e incluso años, por ello, sirve de apoyo a la planificación basada en datos. Esto se consigue mediante cámaras con avances predictivos que permiten realizar el conteo preciso de vehículos y analizar los datos de vídeo.

A corto plazo, el análisis de vídeo permite a las autoridades identificar y solucionar los atascos de tráfico al rediseñar los cruces o desviar el tráfico. A más largo plazo, se puede planificar nuevos proyectos de infraestructura que alivien la congestión o implantar sistemas de cobro por congestión u otras medidas de gestión del tráfico que reduzcan la demanda en las horas punta.

4. Mejora de la aplicación de infracciones: Detectan automáticamente infracciones de tráfico, como giros prohibidos, exceso de velocidad, uso incorrecto de carriles, vehículos que viajan en sentido contrario en un carril y aparcamientos ilegales. Las alertas para estas y otras infracciones se generan automáticamente y se envían a las autoridades de control de tráfico en tiempo real, lo que proporciona respuestas más rápidas y eficaces.

Como beneficio adicional, con el reconocimiento de matrículas pueden determinar si los vehículos están al día del pago de impuestos y correctamente asegurados mediante la referencia cruzada de sus datos con las bases de datos de las autoridades locales. Esto permite identificar vehículos robados y sin seguro, reduciendo los riesgos para otros usuarios de la vía.

5. Compatibilidad con esquemas de cobro y peaje por congestión más justos y efectivos: Ayudan a las autoridades a aplicar peajes y cargos de manera más justa en función de las características de los vehículos individuales. Esto significa, por ejemplo, que a los conductores de vehículos menos contaminantes se les puede cobrar menos y a los vehículos más contaminantes más, o se les puede impedir que entren en zonas de tráfico restringido en horas punta.

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