Inteligencia Vehicular

Traffic Analytics

Incoresoft Traffic Analytics es una potente solución de IA basada en vídeo que determina la intensidad, cantidad y composición del tráfico vehicular y peatonal.

Inferencia en tiempo real
Local o en la nube
Cumple con GDPR
REST API & SDK
CAM-02 Intersection
LIVE
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Line Statistics
1H
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WEEK
MON
0608101214161820
Line A
↑ 312 • ↓ 287
599
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→ 245 • ← 198
443
Line C
IN 89 • OUT 76
165
Recent Events
Car crossed Line B →
2s
Person crossed Line A ↓
5s
Bike crossed Line B →
12s
Truck crossed Line A ↑
18s
Person crossed Line C IN
25s
482
People
↑ +12%
641
Cars
↓ -3%
84
Bikes
↑ +8%
27
Trucks
↑ +2%
Capacidades

Ventajas clave de Incoresoft Traffic Analytics

01

Detección de incidentes: reconoce automáticamente accidentes, congestiones y comportamientos anormales del tráfico.

02

Arquitectura escalable: implementación flexible desde sitios individuales hasta redes de ciudades inteligentes a nivel nacional

03

Análisis en la nube y en el borde: elija el procesamiento local para mayor velocidad o la nube para obtener información a largo plazo

04

Integración perfecta de VMS: fácil integración con los sistemas de gestión de vídeo existentes

05

Informes prácticos: exporte estadísticas de tráfico en formato PDF, Excel o paneles en vivo

06

Robustez en múltiples entornos: rendimiento confiable en condiciones diurnas y nocturnas, climáticas y de mucha gente.

Proceso

Cómo Funciona

01

Ingerir

El sistema recibe y consolida flujos de datos de cámaras urbanas, sistemas de CCTV in situ y sensores IoT (cámaras IP, dispositivos periféricos). Admite múltiples formatos y protocolos simultáneamente, lo que garantiza la captura de vídeo en directo y metadatos sin retrasos.

02

Detectar y clasificar

Las redes neuronales detectan objetos, clasifican los tipos de vehículos y cuentan a las personas al entrar y salir. Al probar este producto, utilizamos una combinación de ángulos y alturas de cámara para lograr la máxima precisión. Nuestro equipo descubrió, al usar este producto, que la ubicación de la cámara es tan importante como el algoritmo.

03

Agregado y Actuar

Las estadísticas se generan y presentan en paneles de control; se activan alertas ante incidentes, congestión o aglomeraciones. Según nuestra experiencia, los informes diarios breves y las alertas en tiempo real son las funciones que más utilizan los equipos de operaciones.

Integraciones

Funciona con su Stack Existente

Implemente junto a sus cámaras, hardware y VMS actuales - sin necesidad de reemplazos.

Cámaras IP

Cualquier flujo ONVIF / RTSP

Axis CommunicationsBosch Security SystemsDahua TechnologyHanwha VisionHikvisionVivotekUniview (UNV)MilesightRTSPONVIF

Plataformas VMS

Soporte nativo de plugin y SDK

VMS VezhaMilestoneGenetecNx WitnessAvigilon

Hardware de Borde

Inferencia acelerada por GPU

NVIDIA JetsonIntel NUCGPU ServerCloud
Un sistema moderno de análisis de tráfico combina visión artificial, redes neuronales impulsadas por IA y paneles de análisis intuitivos para transformar datos de video o sensores en información procesable, incluidos recuentos de objetos, clasificaciones, seguimiento de flujo y alertas en tiempo real.

¿Qué es un sistema de análisis de tráfico moderno?

El análisis de tráfico combina visión artificial, redes neuronales y paneles de análisis que convierten la información de vídeo o sensores en conteos, clasificaciones, flujos y alertas. En resumen: cámaras/sensores → IA → paneles y alertas.

  • Video + IA (software de análisis de tráfico peatonal y conteo de personas / software de análisis de video de conteo de tráfico) detecta y clasifica humanos y vehículos.
  • La fusión de sensores (radar, térmicos, infrarrojos) mejora la precisión en condiciones de poca luz o multitudes densas.
  • Los análisis en la nube o en el borde convierten los recuentos sin procesar en tendencias históricas, mapas de calor e indicadores clave de rendimiento (KPI).

Después de ponerlo a prueba, descubrimos que los sistemas de video alimentados por redes neuronales modernas superan a los detectores de umbral simples en entornos complejos como centros comerciales con múltiples entradas.

Todos los datos de tráfico capturados se consolidan en paneles visuales e informes detallados, lo que permite a los tomadores de decisiones analizar los flujos de vehículos y peatones, comparar ubicaciones e identificar tendencias demográficas u operativas para una planificación más inteligente.

Comparación de los tipos de análisis de tráfico

AcercarseFuente de datosMejor paraVentajasDesventajas
Basado en vídeo (cámara + IA)Cámaras IPZonas mixtas para vehículos y peatones (centros comerciales, carreteras)Datos visuales enriquecidos, clasificación por tipo de objeto, flexibleNecesita buenos ángulos e iluminación; es necesario gestionar las preocupaciones sobre la privacidad.
Sensores dedicados (radar/térmicos/contadores de puertas)Contadores de radar, térmicos y de hazLugares de trabajo, pequeñas tiendas, entradasAltamente preciso para recuentos, respetuoso con la privacidadMenos contexto (sin clasificación), conocimiento de la situación limitado
Análisis de ubicación (paneles de datos móviles)Paneles de ubicación de dispositivos móvilesTendencias macro de afluencia de visitantes en las distintas regionesIdeal para evaluación comparativa competitiva y análisis de cuencasAdvertencias sobre muestreo de datos y privacidad basadas en muestras (sin cobertura del 100%)
Implementar análisis de tráfico requiere un enfoque estructurado, desde la definición de KPI y el mapeo de sensores hasta la validación de resultados y la integración de paneles de control. Seguir una lista de verificación paso a paso garantiza la precisión, el cumplimiento normativo y la escalabilidad en todos los sitios.

Lista de verificación de implementación: cómo implementar análisis de tráfico

  • Definir KPI: tráfico peatonal, tiempo de permanencia, clases de vehículos, incidentes por mes.
  • Cámaras y sensores de estudio: mapean ángulos, alturas y campos de visión. Mediante ensayo y error, descubrimos que la altura de la cámara y la cobertura de entrada afectan drásticamente la precisión.
  • Decide la fuente principal de datos: vídeo, sensores o híbrido.
  • Planifique la privacidad y el cumplimiento: anonimización, políticas de retención, señalización.
  • Prueba piloto y validación: realiza una auditoría de dos semanas con recuentos manuales. Nuestro análisis de este producto reveló que una auditoría breve detecta la mayoría de las configuraciones incorrectas.
  • Integre paneles de control: incorpore análisis a las operaciones diarias y alertas de incidentes.
  • Escala: implemente cámaras, calibre zonas y configure informes automatizados.
FAQ

Preguntas Frecuentes

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