La percepción de información detallada del tráfico es la base del sistema de tecnología de transporte inteligente. El sector del transporte dispone de una gran cantidad de vídeos e imágenes que pueden utilizarse, lo que crea buenas condiciones de aplicación. Actualmente, la IA ha alcanzado un nivel relativamente estable en situaciones bastante sencillas que implican el reconocimiento de matrículas, la identificación de características de la apariencia de los vehículos y las estadísticas de flujo de tráfico. Sin embargo, si analizamos la percepción de incidentes en detalle, aún existen problemas importantes:
Al analizar diferentes escenarios de aplicación, el sistema aún depende en gran medida de la personalización del modelo, por lo que no puede generalizar lo suficiente. Por ejemplo, resulta difícil detectar incidentes en muestras pequeñas, como humo, fuego y la dispersión de un objeto.
Mejorar el rendimiento de detección de los algoritmos en escenarios complejos es una tarea difícil. Por ejemplo, en situaciones de poca luz y baja calidad, como niebla densa, neblina espesa o lluvia intensa (donde la percepción precisa es fundamental), el rendimiento de detección es bastante bajo.
Además, la tecnología depende fundamentalmente de los datos y, en consecuencia, requiere una gran cantidad de instancias anotadas y de entrenamiento.
Hasta cierto punto, la implementación de tecnología de modelos a gran escala puede aliviar los problemas de percepción del tráfico. Los modelos grandes son más versátiles, precisos y eficientes. La destilación de conocimiento permite que los modelos pequeños adquieran el conocimiento preentrenado de los modelos grandes y, por lo tanto, un modelo pequeño puede ajustarse y luego usarse directamente para la tarea. Por lo tanto, los modelos pequeños pueden tener una mejor capacidad de generalización para datos desconocidos y nuevas tareas. Simultáneamente, reduce considerablemente la dependencia de los modelos pequeños de los datos. Gracias a la implementación de características como la transferencia de conocimiento y el aprendizaje autosupervisado, los algoritmos pueden acelerarse y prepararse para su uso, logrando así la detección precisa de todos los elementos en diversos escenarios.
Mediante el uso de tecnología de IA, el transporte inteligente puede lograr una percepción universal de las personas, los vehículos, las carreteras y el entorno de forma integral, abarcando todo el volumen, tiempo y elementos. El cerebro del tráfico urbano comprende la base de la red vial y sus reglas características, creando así un nuevo modelo de gestión del tráfico vial digitalizado, interconectado, visualizado e inteligente, y sentando las bases para la gestión del tráfico urbano.
Aprovechando el concepto de un archivo por vía/lote, un archivo por vehículo y un archivo por persona, se diseña una plataforma individualizada de empoderamiento para la toma de decisiones en gestión y control, que impulsa la innovación en aplicaciones de empoderamiento empresarial en el sector del transporte y sus industrias afines. Esto contribuye a aumentar la eficiencia del tráfico vial, la eficacia de las fuerzas del orden externas, la reducción de accidentes y la erradicación de posibles amenazas.
Mediante el intercambio de datos y el empoderamiento empresarial, fomenta la innovación colaborativa interdepartamental en el sector integral del transporte, lo que facilita el desarrollo colaborativo de los participantes del tráfico y la implementación de guías de tráfico precisas en tiempo real, una asignación de derechos de circulación dinámica e inteligente, así como una gestión eficaz de la seguridad a largo plazo. Además, impulsa la optimización y modernización de las empresas de transporte tradicionales, a la vez que asegura el sólido crecimiento de industrias emergentes como la conectividad inteligente y la conducción autónoma, y permite a los servicios de información de viajes avanzar.
Las principales plataformas para sus capacidades principales son una plataforma computable de red vial digital, una plataforma de análisis cognitivo del tráfico y una plataforma de simulación de tráfico para la toma de decisiones. El tema del transporte inteligente se utiliza para crear escenarios de aplicación como la percepción del entorno urbano, los servicios inteligentes, la prevención y el control de la seguridad pública, la gestión del tráfico vial, la operación y el mantenimiento de instalaciones municipales y la experiencia de viaje inteligente.
La información percibida por los postes de luz inteligentes es un componente vital del funcionamiento urbano y fundamental para la construcción de ciudades inteligentes. Siguiendo la evolución de las ciudades inteligentes, los postes de luz inteligentes funcionarán como puntos de anclaje y se convertirán en las terminaciones nerviosas del cerebro de la ciudad inteligente, facilitando así el flujo de todo el ecosistema de la ciudad inteligente.
Imagina que, mientras caminas por la calle, escuchas una voz que dice: "¡Bicicletas eléctricas, por favor, pónganse el casco!". Observas el entorno, pero no logras identificar la fuente de la voz; no te asustes. Puedes fijarte en los postes de luz cercanos, ya que este tipo de recordatorio probablemente provenga de la farola inteligente.
Equipados con IA, los postes de luz inteligentes detectan automáticamente si los ciclistas eléctricos llevan casco y, mediante el sistema de audio integrado, emiten mensajes de voz. Gracias a la integración de múltiples sistemas como la comunicación móvil, la iluminación, la monitorización meteorológica y ambiental, la difusión de información, el intercambio y la distribución de energía, y la prevención de la seguridad, los postes de luz inteligentes se han convertido en mucho más que una simple instalación de iluminación: se han convertido en un superposte multiposte en uno.
Pueden facilitar diversos servicios innovadores, como la iluminación inteligente, la comunicación 5G, la seguridad pública, la monitorización ambiental, el transporte inteligente y la energía inteligente. Los postes de luz inteligentes han logrado la transición de la función exclusiva de iluminación de las farolas tradicionales a múltiples funciones mediante la integración de hardware, el uso compartido de postes y la incorporación de software a diversos dispositivos de percepción.
FAQ – Preguntas frecuentes
1. ¿Dónde y cuándo se llevará a cabo CITSE?
El evento se celebrará del 13 al 15 de mayo de 2026 en el Centro Internacional de Conferencias y Exposiciones Four XICEC (XICEC) de Xiamen, China.
2. Describe la escala de CITSE.
CITSE es un evento de 40.000 m² de superficie con un número total de visitantes de más de 350 empresas destacadas y más de 30.000 visitantes profesionales de todo el mundo.
3. ¿Qué actividades están incluidas?
Estos más de 80 foros y eventos profesionales tratan sobre temas que se debatirán en el transporte inteligente.
4. ¿Cuántos países y regiones están representados?
Los delegados de más de 80 países y regiones estarán en CITSE.
5. ¿Existen posibilidades de cooperación?
CITSE, con más de 1.000 socios en todo el mundo, es un lugar donde se puede descubrir una gran cantidad de posibilidades de colaboración empresarial, intercambio de tecnología e inversión.
6. ¿Con quién puedo contactar para obtener más detalles?
Si desea saber más, envíenos un mensaje a través de la sección Contáctenos en nuestra página web.
