Las medidas orientadas a los datos y apoyadas para proteger a los usuarios vulnerables de la vía pública mediante la comprensión de los aspectos de comportamiento en diferentes tramos de infraestructura, son obligatorias para el trabajo proactivo profesional y exitoso en materia de seguridad vial.
Análisis en profundidad de los accidentes graves de determinados colectivos basados en datos
Fecha actualización: 17 septiembre 2024
Objetivos
- Analizar el comportamiento y la actividad de determinados colectivos para plantear medidas de manera proactiva.
Descripción
La recopilación habitual de datos dentro del sector de la seguridad vial se proporciona habitualmente mediante la recogida de datos a corto plazo de forma manual o a través de informes iniciados por la policía después de que ocurrieron los accidentes.
Para obtener mejores resultados en la investigación y la planificación de infraestructuras, se necesitan muchos más datos durante períodos de tiempo más largos para proporcionar una mejor comprensión de la mecánica del flujo de tráfico, el comportamiento humano y los efectos de infraestructura en ambos temas anteriores.
Por ello, puede ser interesante incorporar otras tecnologías existentes (sensores, cámaras, apps…) que recopilen datos. Luego los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar e interpretar la información y así proporcionar una base para la toma de medidas de seguridad específicas para estos colectivos.
Ejemplos de aplicación
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La AIB (Junta de Investigación de Accidentes) danesa lleva a cabo un análisis temático de grupos de accidentes graves, siendo uno de los colectivos los conductores de automóviles de edad avanzada
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El Instituto Austriaco de Tecnología (AIT) ha desarrollado la Mobility Observation Box (MOB)
Documentación
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ETSC- PIN Flash 45 (2023): Reducción de la mortalidad de personas mayores en las carreteras europeas
Versión 1 (ago-2024)
