03 de mayo de 2019
03.05.2019
Teatinos

Un proyecto de la UMA trabaja con inteligencia artificial para la señalización del campus

La iniciativa va destinada a aumentar la seguridad de los pasos de cebra y a informar sobre las calles

03.05.2019 | 05:00
Uno de los expertos trabaja en el campus.

Un proyecto tecnológico enfocado, por una parte, a aumentar la seguridad de los pasos de cebra y, por otra, a informar sobre las calles a través de un código QR está en fase de pruebas en el campus de Teatinos, con el objetivo de obtener resultados para instalarlo definitivamente a corto plazo.

En concreto, se trata de 'DIAS2P+StreetQR', un trabajo de investigación de la Universidad de Málaga, subvencionado por el I Plan Propio de Smart Campus, que comienza a dar sus primeros pasos.

Este proyecto trabaja en la creación y puesta en marcha de dos dispositivos con diseño y usos diferentes. Así, por un lado, desarrolla el dispositivo inteligente DIAS2P, pensado para aquellos pasos de peatones que no cuentan con un semáforo que organice el tráfico. Para ello, han diseñado un aparato que irá colocado sobre la señal del paso de cebra cuyo objetivo será aumentar la seguridad de los viandantes en el momento en que estos quieran cruzar, para lo que emitirá una señal acústica o visual que alertará tanto a los vehículos como a las personas.

Por otro lado, el proyecto también incluye el desarrollo del dispositivo StreetQR, diseñado para servir como base a las placas de los nombres de las calles, que incluirá un código QR con información de interés sobre el punto de la ciudad en el que el se encuentre el aparato.

Explicó ayer la Universidad de Málaga a través de un comunicado que dicho código QR podrá ser escaneado por cualquier persona que cuente con un dispositivo tecnológico con escáner y obtendrá información de interés, inmediata y actualizada sobre aquel lugar, calle o edificio donde esté el StreetQR.

El equipo que trabaja en este proyecto ya ha realizado las primeras pruebas de campo con el DIAS2P y ha comprobado el buen funcionamiento de la red neuronal que se está implementando.

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