Los accidentes viales son una de las principales causas de muerte en nuestro país y en el mundo. En 2018 se registró un promedio de 15 muertes por día (5.400 fallecimientos) en calles y rutas, donde más del 40% de esos casos fatales corresponden a siniestros protagonizados por motociclistas. 

En ese contexto, investigadores de la UNLP desarrollaron una herramienta informática que combina un software “inteligente” con las cámaras de monitoreo de los municipios, para detectar motociclistas sin casco. A partir de la tecnología denominada Machine Learning, es posible diferenciar a aquellos conductores de moto que no llevan protección.

La información puede ser utilizada para advertir en tiempo real a los agentes de tránsito ubicados en las cercanías, pero además resulta un insumo de enorme valor estadístico para el diseño e implementación de políticas públicas en materia de seguridad vial.

El licenciado Juan Marra, director del Centro Superior para el Procesamiento de la Información (CeSPI) de la UNLP explicó: “Machine Learning, es un conjunto de técnicas que permiten que la computadora “aprenda” a hacer cosas automáticamente en base a ejemplos que se le proveen, sin que un individuo le tenga que decir cómo hacerlo“.

El sistema puede diferenciar si una persona lleva casco o no, aun cuando el conductor tenga puesta alguna prenda similar en la cabeza, como un gorro, un pasamontaña o incluso un casco de ciclista.

La mayoría de los municipios poseen cámaras de seguridad en cantidad, por lo que no es necesario realizar una gran inversión económica para poner a funcionar este desarrollo. En el caso de los municipios con mayor cantidad de población, la información obtenida resulta fundamental para realizar un relevamiento estadístico preciso y en base a estos datos elaborar políticas de gobierno tendientes a mejorar y optimizar las estrategias de seguridad vial.

Actualmente ya se iniciaron gestiones para realizar pruebas pilotos con las municipalidades de La Plata, Almirante Brown y Lomas de Zamora.

Fuente: UNLP