Resumen:
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[ES] Los accidentes de tráfico son una de las causas más frecuentes de lesión y muerte en
la población adulta en el mundo. Existen factores que pueden afectar a las condiciones
de la conducción como puede ser el tráfico ...[+]
[ES] Los accidentes de tráfico son una de las causas más frecuentes de lesión y muerte en
la población adulta en el mundo. Existen factores que pueden afectar a las condiciones
de la conducción como puede ser el tráfico intenso o la meteorología adversa, y de una
manera indirecta provocar que aumenten los accidentes de tráfico.
Este proyecto se elabora con el fin de detectar patrones y situaciones propensas a
accidentes de tráfico y de este modo poder reducir el número de muertes por
siniestralidad.
Para la realización del proyecto se llevará a cabo la implementación de un sistema de
análisis, predicción y visualización que utiliza tecnologías de procesado de datos y
tecnologías de visualización web.
Los diferentes análisis y visualizaciones podrán ser utilizados para encontrar
patrones de accidentes a nivel nacional, provincial y local, estudiando en estos la
relación entre accidentes, clima y tráfico recogidos a través de los datos históricos de
diferentes portales de datos abiertos.
Además, se generará una aplicación que sea capaz de estimar el número de
accidentes que sucederá en las calles de Valencia y en sus carreteras periféricas. Para
dicha tarea se utiliza un modelo de aprendizaje automático basado en regresión lineal
que se nutre de datos históricos y datos a tiempo real, todo esto integrado mediante una
herramienta de visualización interactiva que permite la simulación de diferentes
escenarios.
Consideramos que la herramienta resultado del Trabajo de Fin de Máster puede
servir para conocer qué factores son más propensos a producir problemas en el tráfico,
concienciar a los conductores, y de este modo reducir el número de accidentes y de
víctimas mediante técnicas de prevención
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[EN] Traffic accidents are one of the most frequent causes of lesions and death in the adult
population worldwide. There are some factors that can affect to conduction conditions
such as intense traffic or adverse ...[+]
[EN] Traffic accidents are one of the most frequent causes of lesions and death in the adult
population worldwide. There are some factors that can affect to conduction conditions
such as intense traffic or adverse meteorology, and in an indirect way they can increase
the number of traffic accidents.
This project has been developed with the purpose of detecting patterns and situations
liable to traffic accidents and, in this way, decrease the number of deaths.
To achieve the main purpose of the project, a system based on analysis, prediction
and visualization is going to be implemented using data processing and web
visualization technologies.
The different analysis and visualizations could be used to find patterns of accidents
at a national, provincial or local level, by studying the relationship between accidents,
weather and traffic collected thanks to the historical data available in many open data
portals.
Moreover, it is going to be developed an application able to predict the number of
accidents that are going to happen on the streets of Valencia and on its peripherical
roads. For this task, it is going to be developed an automatic machine learning model
based on linear regression which has been trained by using historical data and that uses
real time data to predict the number of accidents in real time. All these features are
going to be integrated through an interactive visualization tool that allows the
simulation of different scenarios.
It is considered that the tool developed on the End Master Thesis allows to know
which factors are more liable to produce traffic problems, to raise awareness among
drivers and, in this way, to reduce the number of accidents and deaths through
prevention techniques
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