En el 30% de los accidentes con víctimas mortales o heridos graves la infraestructura ha jugado un papel relevante, bien sea causando el accidente o agravando las consecuencias del mismo. Un Tramo de Concentración de Accidentes (TCA) lo es porque ya han ocurrido varios accidentes, pero en nuestras carreteras podemos encontrar múltiples Tramos de Concentración de Casi-Accidentes y lugares con consecuencias muy graves en caso de ocurrir un accidente. Estos dos casos requieren un análisis completo de la infraestructura, que ayudaría a prevenir la aparición de nuevos TCAs y, por supuesto, salvar vidas.

La comunicación expuesta en el congreso ITS España muestra cómo detectar tanto Tramos de Concentración de Casi-Accidentes como lugares con consecuencias graves en caso de ocurrir un accidente, a través de diferentes técnicas de Visión Artificial y análisis de datos.

Esta comunicación fue elaborada junto con la Dirección de Tráfico del Gobierno Vasco, que es la Administración responsable de la gestión del tráfico en el País Vasco. Sus competencias abarcan las carreteras de los territorios históricos de Bizkaia, Gipuzkoa y Araba, aunque sus competencias se limitan a la circulación y no a la conservación de las carreteras, que es competencia de las Diputaciones Forales, una por cada territorio histórico.

Conociendo las posibilidades de generación de datos de infraestructuras gracias al Inspector Autonómico de Carreteras, el Departamento de Tráfico del Gobierno Vasco decidió cubrir el tercer pilar de la Seguridad Vial, las infraestructuras, mediante un Inspector Autonómico de Carreteras. De esta forma, se podía complementar la información ya obtenida por otros medios relacionada con los vehículos y los conductores. Anteriormente, el Departamento ya gestionaba índices de Intensidad Media Diaria (IMD), información de operadores de telecomunicaciones, datos de navegantes y otros, para analizar la siniestralidad. Pero los puntos negros son puntos negros de la infraestructura y este es un punto que sólo se puede analizar con la información de los activos de la infraestructura.

Los datos de los activos se recopilaron mediante grabaciones automáticas basadas en geocercas programadas en los lugares solicitados por el Departamento de Tráfico. De esta forma, se levantó información de:

  • Señales verticales y horizontales, incluidos los defectos de las mismas
  • Barreras de protección, incluida la medida de las alturas de las biondas y los defectos de las mismas
  • Estado del pavimento y el impacto de ese estado en los vehículos que circulan por ese tramo
  • Datos geométricos de la vía como pendiente, radio de curvatura y anchura de carril

Con estos datos se aplicó un análisis de combinación de factores, que permite evaluar automáticamente las siguientes circunstancias:

  • Presencia, ausencia e idoneidad de barreras de seguridad en puntos con determinadas geometrías
  • Grado de peligrosidad en salidas de vía en caso de ausencia de barreras de seguridad en curvas
  • Limitaciones de visibilidad de las señales de tráfico en señales de tráfico específicas (por ejemplo, ceda el paso o stop)
  • Limitaciones de visibilidad de las líneas de carril
  • Inconsistencia entre señalización vertical y horizontal
  • Presencia de elementos peligrosos cerca de la vía, sin protección

Los departamentos de Tráfico y de Seguridad Vial disponen desde ya de una herramienta muy útil para detectar los puntos peligrosos en la vía, para detectarlos antes de que se conviertan en puntos negros.

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