Utilización de la IA para ofrecer una prioridad de autobús más inteligente en el cruce de Abbey Bridge, Worcester

Solución

Para satisfacer esta necesidad, el Consejo del Condado de Worcestershire instaló sensores multimodales Insight Vision AI de Clearview Intelligence en el cruce de Abbey Bridge. Estos sensores utilizan técnicas avanzadas de aprendizaje automático y visión por ordenador para detectar, clasificar y seguir en tiempo real a los distintos usuarios de la carretera, incluidos autobuses, tráfico general, ciclistas y peatones.

El sistema se configuró para establecer intervalos de tiempo de viaje en cada acceso al cruce, lo que permitió al Ayuntamiento medir cuánto tardaban los vehículos, y en particular los autobuses, en atravesar el corredor. Se crearon zonas especializadas de detección y ocupación de autobuses para identificar cuándo un autobús se aproximaba al cruce y estimar la demanda de pasajeros. Esto permitió al equipo cuantificar la frecuencia con la que podían enviarse “llamadas de urgencia” prioritarias al controlador de tráfico y probar la lógica que ajustaría dinámicamente el comportamiento de las señales en respuesta a la demanda.
demanda real.

Todos los datos capturados se alojan de forma segura en la plataforma Insight, que integra análisis de visión, datos de vehículos flotantes y métricas de rendimiento de las señales en un único entorno independiente de los datos. De este modo se crea una base de pruebas coherente, auditable y defendible que garantiza que las decisiones de inversión y el desarrollo de políticas se basen en datos sólidos y transparentes.

Los retos

• El nudo de Abbey Bridge es un nudo señalizado de cuatro brazos situado en un corredor de autobuses clave. Cada una de las bifurcaciones da servicio a trayectos de aproximadamente 800 m a 1,2 km, transportando una compleja mezcla de autobuses, vehículos privados, peatones y ciclistas.
• Históricamente, los retrasos de los autobuses en el cruce podían deberse a diversos factores, como el retraso de las señales, la congestión, el tiempo de embarque de los pasajeros y la presión general del tráfico. Sin datos clasificados de alta calidad sobre los movimientos, resultaba difícil separar el verdadero retraso por congestión del tiempo de espera operativo normal, lo que limitaba la capacidad del Consejo para diseñar intervenciones específicas y eficaces.
• El Ayuntamiento necesitaba una solución capaz de captar datos de circulación multimodal de gran precisión, comprender la ocupación de la red por clasificación y demanda, e introducir esta inteligencia en un sistema que pudiera influir dinámicamente en la temporización de las señales en función de las condiciones del mundo real.

Conclusión

El PoC de Abbey Bridge Junction demuestra una vía práctica y de bajo riesgo para ofrecer prioridad de autobuses basada en datos. Mediante la combinación de sensores de visión basados en IA con la optimización dinámica de señales, el Consejo del Condado de Worcestershire está creando un enfoque escalable y basado en pruebas para mejorar la fiabilidad de los autobuses, salvaguardando al mismo tiempo el rendimiento general de la red.