Tras varios meses de preparación, el proyecto Traffic-Noise ha completado con éxito su primera fase de despliegue en el distrito del Eixample de Barcelona, uno de los entornos urbanos con mayor intensidad circulatoria de la ciudad, donde se han instalado los primeros sistemas de monitorización que conforman la infraestructura tecnológica del piloto. Traffic-Noise es un proyecto tecnológico innovador que propone una nueva forma de monitorizar, comprender y anticipar la contaminación acústica asociada a la movilidad urbana.
El proyecto Traffic-Noise está impulsado en el marco del reto urbano del Barcelona Innova Lab Mobility, promovido por el Ajuntament de Barcelona, Fira de Barcelona y BIT Habitat, y desarrollado conjuntamente por Bettair Cities y Trafficnow.
Una plataforma inteligente para analizar ruido y movilidad
Traffic-Noise integra tres tecnologías complementarias en una única plataforma inteligente: sensores acústicos bettair, equivalentes Clase 1 según UNE-CEN/TS 17660-1:2021, capaces de monitorizar de forma continua los niveles de ruido urbano; sistemas de visión artificial Deep blue AOS, que permiten detectar, clasificar y contabilizar vehículos en tiempo real con precisiones superiores al 95%, sin almacenar imágenes ni datos personales; y la plataforma cloud Virtual Control Center (VCC), donde se integran y correlacionan los datos procedentes de ambas tecnologías.
La combinación de estas herramientas permite analizar, visualizar y correlacionar en tiempo real los niveles de ruido y los flujos de tráfico, proporcionando una visión mucho más completa de la dinámica urbana.
Del dato a la toma de decisiones
El despliegue piloto contempla la instalación de 10 sistemas completos distribuidos estratégicamente en el distrito del Eixample. La información generada permitirá correlacionar espacial y temporalmente los niveles de ruido con variables de movilidad como la intensidad de tráfico, la tipología vehicular o los patrones horarios de circulación.
Además, el sistema incorpora modelos predictivos basados en inteligencia artificial entrenados con datos históricos y variables como velocidad media, aceleración, densidad de tráfico, tipología de vehículos y contexto temporal.
El objetivo es evolucionar desde la monitorización tradicional hacia una gestión predictiva del ruido urbano, permitiendo identificar patrones, anticipar episodios críticos y facilitar la toma de decisiones basada en datos.
Hacia ciudades más sostenibles y saludables
Los resultados obtenidos durante el piloto permitirán validar una solución innovadora diseñada para ayudar a las administraciones públicas a comprender mejor la relación entre movilidad y contaminación acústica.
Traffic-Noise aspira a convertirse en una herramienta de referencia para evaluar políticas de movilidad, optimizar la planificación urbana y contribuir a la construcción de ciudades más sostenibles, saludables y resilientes.