El Proyecto TORRES
Traffic prOcessing foR uRban EnvironmentS
Este proyecto tiene como objetivo desarrollar un marco y una metodología para la monitorización de datos de tráfico heterogéneos. El énfasis se centra en crear modelos basados en datos para la imputación, interpolación y predicción del tráfico, así como en proporcionar herramientas y visualizaciones intuitivas que permitan estudiar la situación y la evolución del tráfico en áreas metropolitanas, tomando Bruselas como caso de uso principal.
El objetivo es proporcionar a las autoridades públicas y a los gestores de infraestructuras las herramientas necesarias para comprender y cuantificar mejor el impacto de sus políticas en el bienestar de los ciudadanos. Asimismo, el proyecto ofrece una manera de difundir al público el impacto de las decisiones políticas, facilitando así su comprensión y aceptación por parte de la ciudadanía.
Los datos de tráfico provienen de diversas fuentes, que van desde reconocimientos individuales mediante cámaras ANPR hasta datos de vehículos flotantes (floating car data) suministrados por grandes proveedores de datos. El desafío consiste en anonimizar, centralizar y fusionar correctamente estas diferentes fuentes para generar información más precisa y útil que la que puede ofrecer cada fuente por separado.
Socios :
- ULB: Machine Learning Group (MLG)
- VUB: Electronics and Informatics Department (ETRO)
