Análisis inteligente del tráfico y la congestión en la infraestructura vial de Lviv

El Laboratorio de Tecnología de Inteligencia Artificial de LNU está investigando el análisis de tráfico inteligente para la infraestructura vial de Lviv en cooperación con el Ayuntamiento de Lviv. El objetivo del proyecto es transformar las observaciones de transporte para fechas e intervalos de tiempo seleccionados en análisis estructurados que puedan usarse para evaluar la carga real de las intersecciones, calles y corredores de transporte.

La investigación no se centra en un único fragmento de tráfico, sino en un modelo más amplio de flujos urbanos: cuántos vehículos pasan por una intersección específica, cómo cambia la intensidad durante el día, qué vías acumulan la mayor carga y dónde aparecen las complicaciones recurrentes del transporte.

El sistema procesa materiales de video de infraestructura vial y segmentos de tiempo, formando indicadores mensurables para cada intersección. Para un analista, esto significa la posibilidad de elegir una fecha, ventana de tiempo, ubicación o dirección de movimiento y recibir un cálculo del número de vehículos que pasan por el segmento seleccionado.

Un foco de investigación aparte es la agregación a nivel de carreteras: el sistema puede comparar varios períodos de tiempo, identificar las horas pico, clasificar las direcciones más concurridas y mostrar cómo cambia la carga entre las intersecciones vecinas. Este enfoque traslada el análisis de una impresión subjetiva de congestión a una imagen cuantitativa del tráfico.

Una parte importante del proyecto es un mapa interactivo. Brinda al personal del ayuntamiento una manera conveniente de ver los flujos de tráfico en la ciudad, moverse entre intersecciones, inspeccionar estadísticas para un período seleccionado e identificar áreas que requieren un análisis más profundo.

El mapa puede respaldar decisiones sobre la organización del tráfico: optimizar las fases de los semáforos, priorizar las reparaciones o reconstrucción, analizar el efecto de los cierres, evaluar la carga de las calles cerca de instalaciones importantes y encontrar las causas de los retrasos regulares en las rutas.

La parte analítica del proyecto se centra en cuestiones prácticas de gestión urbana. Si una determinada carretera tiene regularmente una gran carga durante el mismo período, el sistema ayuda a determinar si se trata de un problema de intersección local, el resultado de la redirección del tráfico desde calles cercanas, el efecto de obras viales o parte de un patrón de transporte más amplio.

Para la ciudad, esto crea una base para decisiones basadas en evidencia: no sólo reaccionar a la congestión después de que aparece, sino estudiar patrones, anticipar segmentos problemáticos y planificar cambios basados ​​en datos. En el futuro, estos análisis podrán complementar los modelos de transporte de Lviv y respaldar la planificación estratégica de la movilidad urbana.

La implementación técnica combina lógica del lado del servidor, una interfaz web y una base de datos. El proyecto utiliza.NETOpara el fondo,NuxtJSpara la interfaz interactiva y el mapa, yMicrosoft SQLpara almacenar métricas estructuradas, intersecciones, intervalos de tiempo y resultados de cálculos.

El proyecto demuestra cómo un laboratorio universitario puede ayudar a una ciudad a trabajar con datos aplicados de infraestructuras complejas. Para Lviv, no se trata sólo de un experimento técnico, sino de un estudio de herramientas que pueden hacer que la planificación del transporte sea más precisa, transparente y mejor conectada con el comportamiento real de la red de carreteras.