La seguretat viària es va convertir en una preocupació global a l'abril del 2004, quan l'Organització Mundial de la Salut (OMS) i les Nacions Unides van publicar conjuntament el “Informe mundial sobre prevenció dels traumatismes causats pel trànsit”. Un dels errors detectats va ser la “insuficient atenció prestada fins al moment al disseny de sistemes de trànsit”. És este un dels motius que valida, confirma i justifica la investigació que es du a terme en el disseny, desenrotllament i implementació de sistemes de trànsit que ajuden a reduir l'índex d'accidents de trànsit actuals. Este conjunt de factors i circumstàncies posiciona a la gestió de trànsit com un dels sectors estratègics més rellevants hui en dia. Els resultats de l'informe instaven a les autoritats competents de trànsit a coordinar, gestionar i monitoritzar el trànsit, centrant-se en els problemes de Seguretat Viària. Els sistemes de transport intel·ligents, ITS (Intelligent Transportation Systems), es presenten com una solució a les demandes de seguretat viària, gestió de trànsit i mobilitat ciutadana. El desenrotllament i ús de diverses aplicacions i tecnologies per part dels sistemes ITS augmenta la seguretat viària per mitjà de la incorporació de solucions punteres en diferents nivells de control i gestió. En esta tesi s'exposa, discutix i desenrotlla una solució ITS eficaç, eficient i polivalent que pot servir de suport a les entitats gestores de les vies, proporcionant-los informació fidel, precisa, exacta, clara i en temps real sobre la situació de les mateixes. Esta solució està dissenyada per a ser compatible amb qualsevol equip sensor comercial basat en el principi de detecció d'àrea, és a dir, els làser escàner. Partint dels sensors i les necessitats del Centre de Gestió de Trànsit (CGT), la investigació desenrotllada en esta tesi ha aconseguit definir els requeriments i l'arquitectura del bloc intermedi que comunicarà ambdós àrees. Açò permet implementar i desenrotllar les aplicacions emmarcades en l'àmbit de l'eSafety com ara: peatge en ombra, informació als usuaris de la via, ajuda en el control i gestió de trànsit, control d'accessos, gestió d'incidents… Referent al maquinari, cal indicar que s'ha dissenyat i implementat una plataforma multisensor, capaç de treballar amb diferents equips i formats d'informació. Aquesta unitat realitza un preprocessat del senyal rebut de manera que, únicament, la informació rellevant a la detecció de vehicles és enviada al CGT. Un depurat processat programari permet analitzar el senyal i resoldre tots els inconvenients inherents a la naturalesa del sensor com ara vistes laterals o reflexions perdudes. La metodologia seguida en l'etapa de classificació de vehicles es basa en tècniques de reconeixement de patrons. En el procés d'aprenentatge s'han extret les característiques del grup que permeten la discriminació entre classes basant-se en determinats paràmetres predictius. L'èxit del procés de classificació es basa en una correcta selecció dels aquestos paràmetres. Al tractar-se d'un cas d'aprenentatge supervisat per mitjà de tècniques de modelatge no paramètric s'ha recorregut a les tècniques d'arbres de decisió, en primer lloc per a definir els patrons de cada una de les categories, i, en segon, permetre la classificació de noves mostres. Finalment, en el procés de test, s'ha usat la tècnica de remostratge adaptatiu Bootstrap per al càlcul dels estimadors usats a l'hora d'avaluar la bondat del sistema de classificació. Esta tècnica és particularment avantatjosa quan s'usa en conjunció amb arbres de decisió, ja que estos són relativament eficients en casos de mostres amb diverses dimensions i tendixen a tindre una major variança que altres mètodes. Com resultat d'una sofisticada anàlisi de dades, la detecció i classificació de vehicles s'efectua amb alts ràtios de probabilitat de detecció i extremadament baixos valors de falses alarmes. Les proves de camp han demostrat que el sistema presenta un ràtio de detecció del 97,89 %, amb precisió del 99,69% i exactitud del 97,60 %. El sistema desenrotllat presenta un conjunt de: sensor, controlador, programari i mòdul de comunicacions que permeten detectar i classificar vehicles en temps real, al mateix temps que s'adquirix i emmagatzema el seu perfil i imatge 3D. Tota esta informació és presentada en el CGT per mitjà d'una aplicació especial on es mostren, a més, importants paràmetres de trànsit, claus per a la gestió de les vies, com ara: conteo, densitat, intensitat, flux i ocupació.