Semáforos Inteligentes: Mejorando La Eficiencia Con Amazon Rekognition

Elena Digital López

Las agencias estatales y locales invierten aproximadamente $1,23 mil millones anuales en la operación y mantenimiento de intersecciones con semáforos. Además, la congestión en estas áreas representa un costo de $22 mil millones anuales para los conductores. La implementación de soluciones basadas en inteligencia artificial (IA) podría mitigar significativamente estos problemas de tráfico y reducir los costos operativos.

Los semáforos se utilizan para gestionar de manera segura y eficiente el flujo de automóviles, peatones y otros usuarios de la carretera. Existen dos tipos principales: los semáforos fijos, que funcionan mediante señales electromecánicas con ciclos temporales establecidos, y los semáforos dinámicos, que se ajustan según las condiciones de tráfico a través de detectores en la superficie o sobre la carretera. Sin embargo, la creciente población y el aumento de automóviles, bicicletas y peatones han disminuido la eficiencia de ambos sistemas.

Una nueva solución, utilizando Amazon Rekognition, promete revolucionar el manejo del tráfico. Este sistema detecta objetos y escenas en una intersección, creando cajas delimitadoras alrededor de cada elemento como vehículos y calculando las distancias entre ellos. Basándose en estas métricas, el sistema ajusta automáticamente los semáforos para optimizar el flujo del tráfico, reduciendo la congestión sin necesidad de intervención humana.

Para implementar esta solución se necesita un entorno AWS personalizado, una cuenta de AWS, permisos de AWS Identity and Access Management (IAM), y un SageMaker Studio Notebook. La arquitectura de la solución emplea Amazon SageMaker para construir, entrenar y desplegar aplicaciones de machine learning, y Amazon Rekognition para añadir capacidades de análisis de imágenes y videos.

El proceso comienza cargando un video de la intersección en el entorno de SageMaker, dividiendo el video en fotogramas y usando Amazon Rekognition para analizar cada uno. Se crean cajas delimitadoras alrededor de cada vehículo y se ajustan las señales de tráfico en base a la cantidad de autos detectados, todo con mínima intervención humana.

El costo estimado para implementar esta solución es de aproximadamente $6,000 por intersección durante el primer año, basándose en el uso de cuatro cámaras y una sola notebook de SageMaker por intersección. Esta cifra es una fracción del gasto anual actual y de las pérdidas debido a la congestión.

Cabe destacar que estos costos son estimados y pueden variar dependiendo de la personalización de cada implementación. Además, es esencial limpiar todos los recursos AWS creados para evitar cargos adicionales en el futuro.

Más allá de los potenciales ahorros en costos y la reducción de congestión, esta solución puede mejorar la seguridad vial y la eficiencia general del tráfico. Para más detalles sobre cómo Amazon Rekognition puede acelerar el reconocimiento de imágenes y análisis de videos, se recomienda consultar la Guía del Desarrollador de Amazon Rekognition.

Con este desarrollo, se anticipa una mejora significativa en la gestión del tráfico, generando ahorros considerables y ofreciendo una mejor experiencia para los conductores y peatones.

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