La compañía Libelium ha integrado tecnología de computer vision en su plataforma iris360 para convertir cámaras de videovigilancia y tráfico en una fuente de datos estructurados para la gestión de la movilidad inteligente. La solución permite analizar vehículos en movimiento y estimar su impacto ambiental con mayor detalle que los sistemas basados solo en conteos o promedios.
El sistema está diseñado para distinguir tipos de vehículos, estimar ocupación, detectar incidencias y calcular niveles aproximados de contaminantes sin depender exclusivamente de la lectura de matrículas. También puede identificar la etiqueta ambiental asociada al vehículo, como ECO, A, B o C, y aportar información útil para zonas de bajas emisiones y políticas de tráfico urbano.
La integración de visión por ordenador en iris360 permite procesar imágenes captadas por cámaras y transformarlas en metadatos operativos. A partir de estos datos, Libelium ha desarrollado modelos de inteligencia artificial orientados al análisis en tiempo real del impacto ambiental del tráfico y a la alimentación de gemelos digitales para simular escenarios futuros.
Libelium plantea esta tecnología como una vía para aprovechar infraestructuras ya instaladas. En España se estima que existen más de 900.000 cámaras de videovigilancia, alrededor de una por cada 52 habitantes, lo que abre la posibilidad de añadir nuevas capacidades analíticas sin desplegar necesariamente nuevos dispositivos.
El contexto regulatorio y ambiental aumenta la demanda de herramientas de medición. La Agenda 2030 establece que las ciudades de más de 50.000 habitantes deben reducir las emisiones de su parque automotor un 45% para 2030 y eliminar las emisiones de CO₂ de los vehículos para 2050. La falta de sistemas capaces de medir con precisión la huella ambiental de los vehículos sigue siendo uno de los obstáculos para avanzar en esos objetivos.
Modelos de IA, YOLO y clasificación avanzada de vehículos
La integración de la visión inteligente en la plataforma iris360 se materializa mediante un ecosistema híbrido que combina hardware de vanguardia y algoritmos de deep learning. Libelium ha implementado un flujo de trabajo basado en modelos YOLO (You Only Look Once), para detectar en una misma operación el vehículo que aparece en el fotograma, además de calcular su posición exacta y velocidad.
El sistema incorpora técnicas de fine-tuning y un conjunto propio de más de 50.000 imágenes. Con esa base, iris360 puede diferenciar 625 clases de vehículos e identificar marca y modelo incluso en condiciones de baja visibilidad o meteorología adversa.
Uno de los elementos técnicos destacados es la anonimización de los datos en origen, con el objetivo de preservar la privacidad ciudadana mientras se extraen metadatos útiles para la planificación urbana. La arquitectura también contempla el procesamiento de metadatos en el edge, mediante cámaras inteligentes que envían información ligera, y el análisis de streams completos de vídeo en la nube para infraestructuras heredadas.
La plataforma incluye modelos de inteligencia artificial para reconocimiento de caracteres en matrículas cuando este uso sea necesario, enriquecimiento semestral con microdatos de la Dirección General de Tráfico para cruzar categorías ambientales en milisegundos e interoperabilidad basada en estándares FIWARE para integrarse con ecosistemas IoT existentes.
Gemelo digital, zonas de bajas emisiones y datos ambientales
Los datos extraídos por las cámaras alimentan un sistema de gemelos digitales basado en modelos algorítmicos. Esta capa permite simular escenarios de movilidad, como el efecto de reducir el límite de velocidad en 10 kilómetros por hora sobre las emisiones de NO2 o el impacto acústico de la flota de última milla en un barrio concreto.
iris360 convierte los fotogramas en mapas de calor de contaminación y emisiones sonoras. Con ello, los gestores pueden identificar tramos críticos, calles, intersecciones o franjas horarias vinculadas a congestión, contaminación atmosférica o ruido, así como evaluar cambios en infraestructuras antes de aplicarlos.
La herramienta también se integra con envair360, la solución de Libelium orientada al diseño y gestión de zonas de bajas emisiones. El enfoque se completa con la conexión a sensores medioambientales de NOx, partículas en suspensión y ozono, sensores de ruido, datos abiertos sobre meteorología, eventos, información sociodemográfica y usos del suelo, además de otros gemelos digitales, como el de una red de alcantarillado para anticipar el efecto de lluvias torrenciales sobre el tráfico.