Cada dos minutos hay un accidente causado por la vida silvestre en las carreteras alemanas a un coste para la industria de seguros de más de 600 millones de euros solo en 2015. Para abordar esto, las Universidades de Ciencias Aplicadas de Ulm y Heilbronn junto con socios industriales han creado "SALUS".

Con una combinación de radar, cámaras ópticas y sensores infrarrojos más redes neuronales, un sistema de aprendizaje automático está diseñado para poder diferenciar entre peatones, automóviles, ciclistas, motocicletas, venados, zorros, jabalíes, etc., prediciendo el comportamiento de estos objetos. El sistema luego envía advertencias a los conductores de automóviles y otros usuarios de la carretera para evitar accidentes. Los datos del radar micro-Doppler se recopilan mediante una tarjeta digitalizadora Spectrum Instrumentation PCIe M2p.5926-x4 que proporciona el número requerido de canales y ancho de bits.

El profesor Dr. Hubert Mantz, de la Universidad de Ciencias Aplicadas de Ulm, uno de los líderes del proyecto, afirma: “Los fabricantes de automóviles están instalando sistemas de asistencia al conductor que comienzan con modelos de alta gama, pero esto llevará tiempo hasta llegar a otros modelos. Del mismo modo, las motocicletas de alta gama están comenzando a tener esa funcionalidad, pero el espacio de instalación limitado significará que será muy difícil lograr algo comparable a un sistema de alerta basado en un automóvil. El objetivo de nuestro proyecto es tener pequeñas instalaciones a los lados del camino que detecten los peligros y comuniquen esto a los vehículos a medida que se acercan. Además, para los usuarios de la carretera sin pantallas de advertencia en el automóvil, las luces de la carretera podrían encenderse para resaltar el área del peligro y / o avisos de advertencia iluminados. El proyecto SALUS detecta y advierte sobre los peligros más difíciles de ver y debería mejorar significativamente la seguridad vial ”.
 
El sistema de demostración técnica podrá medir datos simultáneos de tres fuentes: radar, cámara óptica y cámara infrarroja. Se podrían integrar sensores adicionales, por ejemplo, para medir los niveles de contaminación, lo que ya ha generado interés comercial por parte de las empresas del consorcio del Proyecto. El proyecto prevé el despliegue a gran escala de estas unidades autónomas como postes al lado de las carreteras en Alemania, lo que significa que deben ser de bajo coste y con energía solar. Esto último es particularmente importante para las zonas rurales donde la electricidad de la red no está disponible y la necesidad de un sistema de advertencia de este tipo es mayor ya que la iluminación de las calles es escasa.

Esto también significa que el sistema de comunicación entre las unidades para formar una infraestructura de transporte inteligente debe ser de baja potencia, por lo que se utiliza la Red de área amplia de largo alcance (LoRaWAN), ya que puede alcanzar hasta 40 km en áreas rurales. Este estándar se caracteriza por su bajo consumo de energía y se basa en bandas de frecuencia sin licencia y, por lo tanto, está disponible a bajo coste.

"Estamos utilizando redes neuronales para desarrollar el aprendizaje automático que permite al sistema diferenciar entre ciclistas, vehículos o venados. Esto lo lleva mucho más allá de la detección de movimiento puro”, agregó el profesor Mantz. “Estamos en la parte crítica del proyecto, que es la clasificación de los objetos detectados, lo que nunca antes se había hecho. Con esto, el sistema podrá predecir los movimientos de los objetos, lo que añade una inteligencia increíblemente útil en tiempo real al sistema, lo que le permite prever cómo se podría desarrollar una situación peligrosa. Elegimos el digitalizador Spectrum PCIe M2p.5926-x4 con 16 bits, 4 canales diferenciales y 10 MHz de ancho de banda que reúne la información para enseñar al sistema, ya que nos permite procesar todos los datos que necesitamos simultáneamente en tiempo real. Hemos encontrado que es muy fácil e intuitivo de usar, lo que significa que podemos centrarnos en el proyecto en lugar de programarlo. Lo más importante es que viene con una garantía de cinco años, por lo que no tenemos que preocuparnos por ningún problema de mantenimiento y reparación a diferencia de la oferta estándar de otras compañías de solo un año, lo que podría significar costos adicionales si su equipo falla ".

Oliver Rovini, CTO de Spectrum, añade: "Las universidades y las instituciones de investigación ejecutan proyectos y
experimentos que pueden llevar años, por lo que deben saber que pueden confiar en que cada parte funcione perfectamente para
Las vida útil del proyecto. Los productos Spectrum están diseñados para durar muchos años. Nuestra garantía de cinco años incluida es parte de esta filosofía, así como actualizaciones gratuitas de software y firmware para toda la vida útil del producto y el soporte directo de nuestros ingenieros de diseño ".

Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.