La movilidad en Quito es uno de los desafíos urbanos más relevantes. Para afrontarlo con tecnología de punta, un equipo de investigadores del Laboratorio de Sistemas Inteligentes Interactivos de la Universidad de Las Américas (UDLA) ha publicado un innovador estudio en la revista IEEE Access que combina visión computacional, drones y algoritmos de agrupamiento para comprender la dinámica del tráfico en el intercambiador del Puente del Guambra, en el centro de la ciudad.
El proyecto fue liderado por el investigador Mario González Rodríguez, con participación del graduado UDLA Daniel Díaz, y colaboración internacional con la Université de Montréal (Canadá) y la ENSEA (Francia). La metodología integra el algoritmo YOLO para detección de vehículos, análisis espacial Voronoi y el clustering DBSCAN para identificar patrones de tráfico y segmentaciones urbanas.
Drones y algoritmos para una ciudad más eficiente
A través de grabaciones con drones y el seguimiento de vehículos por múltiples fotogramas, se identificaron diferencias clave entre los tramos superior e inferior del intercambiador. El sistema permite calcular velocidades, corregir errores de seguimiento y generar mapas precisos del comportamiento vial.
El análisis revela variaciones notables en el flujo vehicular de avenidas como la 10 de Agosto y Patria, identificando zonas críticas y aportando evidencia para el diseño de soluciones urbanas eficientes.
Una propuesta para ciudades del Sur Global
Este modelo no solo aplica a Quito: su flexibilidad lo hace útil para ciudades con infraestructura compleja y sistemas de movilidad en evolución. Los resultados demuestran cómo la inteligencia artificial puede apoyar la planificación urbana, el diseño vial basado en datos y la mejora de la movilidad sostenible.
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👉 https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10955210
