{"id":15429,"date":"2025-06-12T16:05:29","date_gmt":"2025-06-12T16:05:29","guid":{"rendered":"https:\/\/sitios.udla.edu.ec\/direccion-investigacion-vinculacion\/?p=15429"},"modified":"2025-06-12T16:55:22","modified_gmt":"2025-06-12T16:55:22","slug":"analisis-inteligente-del-trafico-urbano-en-quito-drones-ia-y-ciencia-aplicada-desde-la-udla","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sitios.udla.edu.ec\/direccion-investigacion-vinculacion\/2025\/06\/12\/analisis-inteligente-del-trafico-urbano-en-quito-drones-ia-y-ciencia-aplicada-desde-la-udla\/","title":{"rendered":"An\u00e1lisis inteligente del tr\u00e1fico urbano en Quito: drones, IA y ciencia aplicada desde la UDLA"},"content":{"rendered":"\n

La movilidad en Quito es uno de los desaf\u00edos urbanos m\u00e1s relevantes. Para afrontarlo con tecnolog\u00eda de punta, un equipo de investigadores del Laboratorio de Sistemas Inteligentes Interactivos <\/strong>de la Universidad de Las Am\u00e9ricas (UDLA)<\/strong> ha publicado un innovador estudio en la revista IEEE Access<\/em> que combina visi\u00f3n computacional, drones y algoritmos de agrupamiento para comprender la din\u00e1mica del tr\u00e1fico en el intercambiador del Puente del Guambra<\/strong>, en el centro de la ciudad.<\/p>\n\n\n\n

El proyecto fue liderado por el investigador Mario Gonz\u00e1lez Rodr\u00edguez<\/strong>, con participaci\u00f3n del graduado UDLA Daniel D\u00edaz<\/strong>, y colaboraci\u00f3n internacional con la Universit\u00e9 de Montr\u00e9al<\/strong> (Canad\u00e1) y la ENSEA<\/strong> (Francia). La metodolog\u00eda integra el algoritmo YOLO<\/strong> para detecci\u00f3n de veh\u00edculos, an\u00e1lisis espacial Voronoi<\/strong> y el clustering DBSCAN<\/strong> para identificar patrones de tr\u00e1fico y segmentaciones urbanas.<\/p>\n\n\n\n

Drones y algoritmos para una ciudad m\u00e1s eficiente<\/strong><\/p>\n\n\n\n

A trav\u00e9s de grabaciones con drones y el seguimiento de veh\u00edculos por m\u00faltiples 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.<\/p>\n\n\n\n

El an\u00e1lisis revela variaciones notables en el flujo vehicular de avenidas como la 10 de Agosto<\/strong> y Patria<\/strong>, identificando zonas cr\u00edticas y aportando evidencia para el dise\u00f1o de soluciones urbanas eficientes.<\/p>\n\n\n\n

Una propuesta para ciudades del Sur Global<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Este modelo no solo aplica a Quito: su flexibilidad lo hace \u00fatil para ciudades con infraestructura compleja y sistemas de movilidad en evoluci\u00f3n. Los resultados demuestran c\u00f3mo la inteligencia artificial puede apoyar la planificaci\u00f3n urbana<\/strong>, el dise\u00f1o vial basado en datos<\/strong> y la mejora de la movilidad sostenible<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

\ud83d\udd17 Lee el art\u00edculo completo aqu\u00ed:<\/strong>
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