Presentan un método que permite saber el tráfico en una calle a partir del ruido ambiental

63166 Investigadores de la Universidad de Granada (UGR) y la Universidad Carlos III de Madrid han patentado un nuevo método que permite averiguar el caudal de tráfico rodado que soporta una calle midiendo únicamente los niveles de ruido ambiental.

MADRID, 21 (EUROPA PRESS)

Investigadores de la Universidad de Granada (UGR) y la Universidad Carlos III de Madrid han patentado un nuevo método que permite averiguar el caudal de tráfico rodado que soporta una calle midiendo únicamente los niveles de ruido ambiental.

Este sistema, pionero en todo el mundo, representa una alternativa o un complemento a otros métodos que se emplean en la actualidad para medir el caudal de tráfico, como el conteo a través de imágenes o las espiras magnéticas, según informa en una nota la UGR.

El método diseñado permite diferenciar entre los caudales de vehículos ligeros, vehículos pesados y motocicletas-ciclomotores que circulan por una vía, utilizando únicamente la medida del ruido ambiental de ésta.

Es aplicable en vías donde el ruido ambiental es la fuente dominante –supera en 10 decibelios de media a otras fuentes de ruido– y los caudales de tráfico son medianos o intensos.

Además, presenta la ventaja de obtener una mayor precisión que otros métodos de estimación, ya que se ha comprobado que consigue estimar el número total de vehículos presentes en la vía en intervalos de muy corta duración con un porcentaje de error límite inferior al 17 por ciento, disminuyendo este error para estimaciones de caudales realizadas a partir de registros sonoros con una duración temporal mayor.

La metodología desarrollada por los investigadores permite obtener esta información procesando los datos experimentales a partir de un método bayesiano, que puede implementarse en un algoritmo computacional para conseguir sistematizar el proceso de predicción.

Se trata, por lo tanto, de un método sencillo cuya aplicación es poco invasiva –el medidor puede colocarse en un kiosco de prensa, en una farola o en la fachada de una vivienda–, sin necesidad de ninguna obra ni prácticamente instalación, y que es posible utilizar en tiempo real y sin supervisión humana.

CONTROLAR EL TRÁFICO

Como explica el autor principal de la investigación, Diego Pablo Ruiz Padillo, este método puede ser empleado para controlar el tipo de tráfico permitido en determinadas zonas urbanas (por ejemplo, restringiendo la circulación de vehículos pesados en algunas calles); obtener información adicional para la configuración urbana, como decidir el número de aparcamientos para motocicletas; regular los semáforos o estudiar el caudal de tráfico y su relación con el impacto sufrido por la población del área urbana estudiada.

Ruiz aclara que la invención del grupo de la UGR, que ha sido patentada a través de la Oficina para la Transferencia de Resultados de Investigación (OTRI), es el sistema procesador, un software que, acoplado al sistema medidor de ruido o sonómetros, permite estimar los caudales de tráfico, ya que envía la información vía inalámbrica.

Además del profesor Ruiz Padillo, en esta investigación han participado los doctores Laura Martín y Antonio Torija, de la UGR, y el profesor Joaquín Míguez, de la Universidad Carlos III.

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Presentan un método que permite saber el tráfico en una calle a partir del ruido ambiental

63166 Investigadores de la Universidad de Granada (UGR) y la Universidad Carlos III de Madrid han patentado un nuevo método que permite averiguar el caudal de tráfico rodado que soporta una calle midiendo únicamente los niveles de ruido ambiental.

MADRID, 21 (EUROPA PRESS)

Investigadores de la Universidad de Granada (UGR) y la Universidad Carlos III de Madrid han patentado un nuevo método que permite averiguar el caudal de tráfico rodado que soporta una calle midiendo únicamente los niveles de ruido ambiental.

Este sistema, pionero en todo el mundo, representa una alternativa o un complemento a otros métodos que se emplean en la actualidad para medir el caudal de tráfico, como el conteo a través de imágenes o las espiras magnéticas, según informa en una nota la UGR.

El método diseñado permite diferenciar entre los caudales de vehículos ligeros, vehículos pesados y motocicletas-ciclomotores que circulan por una vía, utilizando únicamente la medida del ruido ambiental de ésta.

Es aplicable en vías donde el ruido ambiental es la fuente dominante –supera en 10 decibelios de media a otras fuentes de ruido– y los caudales de tráfico son medianos o intensos.

Además, presenta la ventaja de obtener una mayor precisión que otros métodos de estimación, ya que se ha comprobado que consigue estimar el número total de vehículos presentes en la vía en intervalos de muy corta duración con un porcentaje de error límite inferior al 17 por ciento, disminuyendo este error para estimaciones de caudales realizadas a partir de registros sonoros con una duración temporal mayor.

La metodología desarrollada por los investigadores permite obtener esta información procesando los datos experimentales a partir de un método bayesiano, que puede implementarse en un algoritmo computacional para conseguir sistematizar el proceso de predicción.

Se trata, por lo tanto, de un método sencillo cuya aplicación es poco invasiva –el medidor puede colocarse en un kiosco de prensa, en una farola o en la fachada de una vivienda–, sin necesidad de ninguna obra ni prácticamente instalación, y que es posible utilizar en tiempo real y sin supervisión humana.

CONTROLAR EL TRÁFICO

Como explica el autor principal de la investigación, Diego Pablo Ruiz Padillo, este método puede ser empleado para controlar el tipo de tráfico permitido en determinadas zonas urbanas (por ejemplo, restringiendo la circulación de vehículos pesados en algunas calles); obtener información adicional para la configuración urbana, como decidir el número de aparcamientos para motocicletas; regular los semáforos o estudiar el caudal de tráfico y su relación con el impacto sufrido por la población del área urbana estudiada.

Ruiz aclara que la invención del grupo de la UGR, que ha sido patentada a través de la Oficina para la Transferencia de Resultados de Investigación (OTRI), es el sistema procesador, un software que, acoplado al sistema medidor de ruido o sonómetros, permite estimar los caudales de tráfico, ya que envía la información vía inalámbrica.

Además del profesor Ruiz Padillo, en esta investigación han participado los doctores Laura Martín y Antonio Torija, de la UGR, y el profesor Joaquín Míguez, de la Universidad Carlos III.

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Desarrollan una técnica estadística que identifica todas las causas posibles que influyen en la gravedad de un accidente de tráfico

  • Investigadores de la Universidad de Granada crean un sistema que permite realizar un análisis mucho más preciso de la severidad de los accidentes Los resultados de este trabajo han sido publicados en el último número de la revista Accident Analysis & Prevention

Investigadores de la Universidad de Granada han desarrollado una nueva técnica estadística que permite analizar de forma exhaustiva todas las causas posibles que influyen en la severidad de un accidente de tráfico. Su trabajo, basado en dos técnicas de minería de datos (Análisis de Clases Latentes y Redes Bayesianas), permite realizar un análisis de los accidentes de tráfico de un modo mucho más preciso y, además, mostrar determinadas relaciones entre las variables que no podrían ser identificadas con los métodos tradicionales.

El autor principal de este trabajo, publicado en el último número de la revista Accident Analysis & Prevention, es el profesor Juan de Oña López, responsable del grupo de investigación Transporte y Seguridad (TRYSE) del departamento de Ingeniería Civil de la Universidad de Granada. Destaca que “los accidentes de tráfico son sucesos eventuales, y su análisis requiere el conocimiento de las particularidades que los definen. Uno de los principales problemas con los que se encuentran los investigadores cuando se analizan los datos de accidentes de tráfico es su heterogeneidad, de modo que, si durante el análisis no se tienen en cuenta ciertas relaciones existentes entre las variables, éstas pueden quedar ocultas”.

Análisis de 3.229 accidentes

Para realizar esta investigación, se analizaron 3.229 accidentes ocurridos en las carreteras de dos carriles (uno por sentido) de la provincia de Granada entre los años 2004 y 2008, con hasta tres vehículos involucrados en el accidente. Para describir cada accidente, los investigadores utilizaron un total de 18 variables relacionadas con las características de la carretera, el accidente, el entorno y el propio conductor.

Los resultados muestran que el Análisis de Clases Latentes permite segmentar los accidentes en cuatro ‘cluster’ o grupos distintos, definidos en relación con la tipología del accidente, el número de vehículos involucrados, los ocupantes del vehículo, el tamaño del arcén y existencia de pavimentación en el mismo. La principal diferencia en la identificación de los ‘cluster’ es la tipología del accidente: dos cluster hacen referencia a colisiones, mientras que otros dos hacen referencia a salidas de vía, y la presencia de arcén pavimentado.

Sobre la base de datos original (BDO), así como sobre cada uno de los ‘cluster’ definidos, los investigadores de la UGR identificaron las variables que afectan a la severidad del accidente. Los resultados muestran que en todos los casos (BDO y 4 cluster) existe una relación directa entre la severidad del accidente y las siguientes variables: mes, hora, número de heridos, tipo de accidente, causa, edad, sexo, ancho de calzada, tipo de arcén, marcas viales y visibilidad. Pero además, se muestran relaciones específicas en los ‘cluster’ que no aparecen cuando se analiza únicamente la base de datos original, tales como la relación directa entre la severidad y las condiciones atmosféricas, la presencia del arcén pavimentado y el número de vehículos involucrados en el accidente.

Referencia bibliográfica:
Analysis of traffic accidents on rural highways using Latent Class Clustering and Bayesian Networks
Juan de Oña, Griselda López, Randa Mujalli, Francisco J. Calvo
TRYSE Research Group, Department of Civil Engineering, University of Granada, ETSI Caminos, Canales y Puertos.
Accident Analysis & Prevention
Volume 51, March 2013, Pages 1–10

El artículo está disponible ‘on line’ en el siguiente enlace: http://sl.ugr.es/03yL

Contacto:
Juan de Oña López
Departamento de Ingeniería Civil de la UGR.
Teléfono: 958 249 979
Correo electrónico: jdona@ugr.es


Desarrollan una técnica estadística que identifica todas las causas posibles que influyen en la gravedad de un accidente de tráfico

  • Investigadores de la Universidad de Granada crean un sistema que permite realizar un análisis mucho más preciso de la severidad de los accidentes Los resultados de este trabajo han sido publicados en el último número de la revista Accident Analysis & Prevention

Investigadores de la Universidad de Granada han desarrollado una nueva técnica estadística que permite analizar de forma exhaustiva todas las causas posibles que influyen en la severidad de un accidente de tráfico. Su trabajo, basado en dos técnicas de minería de datos (Análisis de Clases Latentes y Redes Bayesianas), permite realizar un análisis de los accidentes de tráfico de un modo mucho más preciso y, además, mostrar determinadas relaciones entre las variables que no podrían ser identificadas con los métodos tradicionales.

El autor principal de este trabajo, publicado en el último número de la revista Accident Analysis & Prevention, es el profesor Juan de Oña López, responsable del grupo de investigación Transporte y Seguridad (TRYSE) del departamento de Ingeniería Civil de la Universidad de Granada. Destaca que “los accidentes de tráfico son sucesos eventuales, y su análisis requiere el conocimiento de las particularidades que los definen. Uno de los principales problemas con los que se encuentran los investigadores cuando se analizan los datos de accidentes de tráfico es su heterogeneidad, de modo que, si durante el análisis no se tienen en cuenta ciertas relaciones existentes entre las variables, éstas pueden quedar ocultas”.

Análisis de 3.229 accidentes

Para realizar esta investigación, se analizaron 3.229 accidentes ocurridos en las carreteras de dos carriles (uno por sentido) de la provincia de Granada entre los años 2004 y 2008, con hasta tres vehículos involucrados en el accidente. Para describir cada accidente, los investigadores utilizaron un total de 18 variables relacionadas con las características de la carretera, el accidente, el entorno y el propio conductor.

Los resultados muestran que el Análisis de Clases Latentes permite segmentar los accidentes en cuatro ‘cluster’ o grupos distintos, definidos en relación con la tipología del accidente, el número de vehículos involucrados, los ocupantes del vehículo, el tamaño del arcén y existencia de pavimentación en el mismo. La principal diferencia en la identificación de los ‘cluster’ es la tipología del accidente: dos cluster hacen referencia a colisiones, mientras que otros dos hacen referencia a salidas de vía, y la presencia de arcén pavimentado.

Sobre la base de datos original (BDO), así como sobre cada uno de los ‘cluster’ definidos, los investigadores de la UGR identificaron las variables que afectan a la severidad del accidente. Los resultados muestran que en todos los casos (BDO y 4 cluster) existe una relación directa entre la severidad del accidente y las siguientes variables: mes, hora, número de heridos, tipo de accidente, causa, edad, sexo, ancho de calzada, tipo de arcén, marcas viales y visibilidad. Pero además, se muestran relaciones específicas en los ‘cluster’ que no aparecen cuando se analiza únicamente la base de datos original, tales como la relación directa entre la severidad y las condiciones atmosféricas, la presencia del arcén pavimentado y el número de vehículos involucrados en el accidente.

Referencia bibliográfica:
Analysis of traffic accidents on rural highways using Latent Class Clustering and Bayesian Networks
Juan de Oña, Griselda López, Randa Mujalli, Francisco J. Calvo
TRYSE Research Group, Department of Civil Engineering, University of Granada, ETSI Caminos, Canales y Puertos.
Accident Analysis & Prevention
Volume 51, March 2013, Pages 1–10

El artículo está disponible ‘on line’ en el siguiente enlace: http://sl.ugr.es/03yL

Contacto:
Juan de Oña López
Departamento de Ingeniería Civil de la UGR.
Teléfono: 958 249 979
Correo electrónico: jdona@ugr.es


La Unidad de Igualdad entre Mujeres y Hombres de la UGR organiza una conferencia por el día 8 de marzo, «Día Internacional de las Mujeres»

  • “Astrónomas que hicieron historia”, impartida por Josefa Masegosa Gallego, el miércoles, 6 de marzo, a las 12 h. en la Facultad de Filosofía y Letras

La Unidad de Igualdad entre Mujeres y Hombres de la UGR ha organizado una conferencia en el marco de la celebración día 8 de marzo “Día Internacional de las Mujeres”.

La actividad está dirigida a toda la comunidad universitaria y consiste en la conferencia titulada “Astrónomas que hicieron historia”, a cargo de Josefa Masegosa Gallego, investigadora científica del CSIC en el Instituto de Astrofísica de Andalucía y responsable en Andalucía Oriental de la Asociación de Mujeres Investigadoras y Tecnólogas (AMIT). La conferencia tendrá lugar el miércoles, 6 de marzo, a las 12 h. en la Sala “decano José Palanco” de la Facultad de Filosofía y Letras.

Entrada libre, hasta completar el aforo.

Contacto: Unidad de Igualdad entre Mujeres y Hombres de la UGR Tlf.: 958 241593. Correo elec: unidadeigualdad@ugr.es. – http://unidadigualdad.ugr.es

CONVOCATORIA:

  • ASUNTO: conferencia “Astrónomas que hicieron historia”.
  • DÍA: miércoles, 6 de marzo.
  • HORA: 12 h.
  • LUGAR: Facultad de Filosofía y Letras. Sala “decano José Palanco”.


La Unidad de Igualdad entre Mujeres y Hombres de la UGR organiza una conferencia por el día 8 de marzo, «Día Internacional de las Mujeres»

  • “Astrónomas que hicieron historia”, impartida por Josefa Masegosa Gallego, el miércoles, 6 de marzo, a las 12 h. en la Facultad de Filosofía y Letras

La Unidad de Igualdad entre Mujeres y Hombres de la UGR ha organizado una conferencia en el marco de la celebración día 8 de marzo “Día Internacional de las Mujeres”.

La actividad está dirigida a toda la comunidad universitaria y consiste en la conferencia titulada “Astrónomas que hicieron historia”, a cargo de Josefa Masegosa Gallego, investigadora científica del CSIC en el Instituto de Astrofísica de Andalucía y responsable en Andalucía Oriental de la Asociación de Mujeres Investigadoras y Tecnólogas (AMIT). La conferencia tendrá lugar el miércoles, 6 de marzo, a las 12 h. en la Sala “decano José Palanco” de la Facultad de Filosofía y Letras.

Entrada libre, hasta completar el aforo.

Contacto: Unidad de Igualdad entre Mujeres y Hombres de la UGR Tlf.: 958 241593. Correo elec: unidadeigualdad@ugr.es. – http://unidadigualdad.ugr.es

CONVOCATORIA:

  • ASUNTO: conferencia “Astrónomas que hicieron historia”.
  • DÍA: miércoles, 6 de marzo.
  • HORA: 12 h.
  • LUGAR: Facultad de Filosofía y Letras. Sala “decano José Palanco”.


El Faro de Ceuta – SUPLEMENTO AULACE

En Portada: 

El programa de radio juventud acumulada, de COPE Ceuta, celebra su 50ª emisión en directo

Los relatos ganadores del V Concurso Aulace Foro-faro

Enclaves ubicados en comunidades distintas 

El saber no ocupa lugar

Noticias de Aulace

Descargue el suplemento completo

Descarga por URL: http://sl.ugr.es/03yJ


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En Portada: 

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Los relatos ganadores del V Concurso Aulace Foro-faro

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Melilla Hoy

Pág. 20: Futuros alumnos de Graduado Social asisten a juicios del Juzgado de lo Social como pŕacticas docentes

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Melilla Hoy

Pág. 20: Futuros alumnos de Graduado Social asisten a juicios del Juzgado de lo Social como pŕacticas docentes

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El Telegrama de Melilla

Pág. 18: ‘Aula Práctica para futuros graduados sociales’ recorrerá el Juzgado de lo Social de Melilla

Pág. 20: La obra «Avaricia, Lujuria y Muerte’ se representará en el Campus de Melilla

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El Telegrama de Melilla

Pág. 18: ‘Aula Práctica para futuros graduados sociales’ recorrerá el Juzgado de lo Social de Melilla

Pág. 20: La obra «Avaricia, Lujuria y Muerte’ se representará en el Campus de Melilla

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