Para poder enviar candidaturas a retos, completa tu perfil de empresa.
Caso de uso

Visión artificial + LiDAR + analítica avanzada en tiempo real

Contexto

Problema

Requisitos de integración

Solución propuesta

Impacto

Aplicaciones destacadas

Visión artificial + LiDAR + analítica avanzada en tiempo real Real
Los cambios se han guardado correctamente.
Algo ha salido mal, por favor contáctanos en info@opengovtech.es
Caso de uso

Visión artificial + LiDAR + analítica avanzada en tiempo real

Tipo de caso

Real

Contexto

Los grandes centros mayoristas y logísticos concentran en pocas horas miles de desplazamientos de vehículos pesados, lo que tensiona accesos, viales internos y puntos de carga y descarga. A la vez, las administraciones y gestoras de estos recintos están sometidas a una creciente presión para mejorar la eficiencia logística, reducir emisiones y garantizar tiempos de operación competitivos. Estrategias urbanas de movilidad sostenible y proyectos europeos de innovación impulsan la implantación de tecnologías avanzadas para gestionar el tráfico en tiempo real y preparar estos espacios para la movilidad conectada y autónoma. En este contexto, disponer de datos fiables y continuos sobre cómo se mueven los vehículos dentro del recinto deja de ser un lujo y pasa a ser una necesidad estratégica.

Problema

La operativa diaria del recinto se sustentaba en accesos saturados en horas punta, con colas descoordinadas que se extendían a otras vías internas y generaban retrasos en cascada. La gestión del tráfico se realizaba con información fragmentada y observación manual, sin un sistema que permitiera seguir de manera automática los recorridos de los vehículos ni entender los patrones de uso del espacio. Esto hacía imposible identificar con precisión qué viales, rotondas o zonas de espera eran realmente cuellos de botella. Las decisiones sobre movilidad interna se tomaban con datos incompletos, sin una base georreferenciada y en tiempo real que permitiera reaccionar ante picos de actividad o incidencias imprevistas. Como resultado, se acumulaban tiempos muertos en accesos y zonas de carga/descarga, se aceleraba el desgaste del firme y aumentaban los costes operativos sin una visión clara de dónde actuar primero.

Requisitos de integración

Conectividad IP con cámaras existentes y posibilidad de añadir nodos LiDAR en accesos y viales clave. Enlace seguro con la plataforma cloud/edge de Seevia para el envío de vídeo y datos en tiempo real. Integración mediante APIs abiertas con sistemas de control de accesos, peajes internos, plataformas logísticas y sistemas de seguridad del recinto.

Solución propuesta

Trazabilidad vehicular automatizada
Permitió identificar, seguir y analizar en tiempo real el recorrido de cada vehículo desde su entrada hasta su salida, sin instalar sensores a bordo.

Sensores distribuidos en accesos y puntos críticos
Facilitó la captura continua de datos mediante cámaras y LiDAR, detectando colas, maniobras irregulares, ocupaciones indebidas y densidad por carril o zona.

Clasificación avanzada de vehículos y mercancías
Automatizó la detección de matrículas y la lectura de códigos BIC/IMO, diferenciando tipos de vehículo y flujos de transporte para un análisis logístico fino.

Analítica en tiempo real y modelos predictivos
Agilizó la generación de indicadores sobre tiempos de permanencia, longitud de colas y patrones históricos, anticipando episodios de congestión y proponiendo rutas internas alternativas. seeviatech.com+2seeviatech.com+2

Panel operativo unificado para gestores
Garantizó una visualización clara mediante dashboards web con mapas de calor, alertas, histogramas de uso de carriles y trazabilidad completa de recorridos.

Recomendaciones dinámicas para usuarios
Permitió ofrecer a transportistas y operadores sugerencias de acceso, vías alternativas y zonas de estacionamiento adecuadas, reduciendo tiempos de búsqueda y espera.

Arquitectura por fases y baja intrusión
Facilitó un despliegue gradual empezando por un piloto en accesos principales, reutilizando cámaras existentes e integrándose con sistemas de cobro, logística y seguridad ya implantados.

Impacto

Eficiencia operativa
Reducción de los tiempos de espera en accesos y áreas de espera, gracias a la monitorización continua de colas y tiempos de permanencia y a la reconfiguración dinámica de rutas internas.

Uso optimizado del espacio y de la infraestructura vial
Mejor aprovechamiento de carriles, rotondas y zonas de estacionamiento al disponer de métricas objetivas sobre densidad, ocupación indebida y recorridos más frecuentes.

Decisiones basadas en datos
Mejora de la planificación logística y de la programación de franjas horarias críticas, apoyada en indicadores históricos y en mapas de calor del tráfico interno.

Sostenibilidad y reducción de emisiones
Disminución de recorridos innecesarios y tiempos de motor al ralentí en colas, gracias a la recomendación de accesos y rutas alternativas más eficientes.

Mejor experiencia para transportistas y operadores
Menos incertidumbre en accesos, mayor previsibilidad de los tiempos de operación y posibilidad de integrar el cobro automático de entrada, reduciendo fricción en la relación con la administración gestora del recinto.

Aplicaciones destacadas

 Mercamadrid - Oficina Digital