Sistema de Identificación y caracterización dinámica de malla vial mediante IoT y Minería de datos

Muchas organizaciones utilizan vehículos de diferente índole como parte de sus mode-los de negocio, los cuales requieren monitoreo en tiempo real para garantizar su correctofuncionamiento y cumplimiento de su labor. Para realizar estas tareas, deben contar condatos geográficos precisos y actualizados, específicamente mapas y mallas viales, loscuales son costosos de adquirir.En el presente trabajo se propuso, diseñó, implementó y validó un sistema de identi-ficación y caracterización dinámica de malla vial utilizando datos generados por dis-positivos IoT y minería de datos, aplicando algoritmos de agrupación y clasificación,para la empresa AZLOGICA, empresa colombiana de soluciones de IoT y telemática.Este sistema fue implementado en un servidor en la nube con el fin de poder integrarsefácilmente con sistemas de monitoreo y logística de activos móviles.El sistema propuesto está diseñado para aprovechar los datos de GPS transmitidos porequipos IoT instalados en vehículos, identificando vías a partir de los mismos con elfin de actualizar datos de malla vial que posea la organización e incluso detectar nue-vas vías no contempladas en la misma. Así mismo, utilizando variables adicionales delvehículo, proveídas también por el dispositivo, el sistema es capaz de generar alarmaspreventivas que alertan al conductor en caso de que puedan presentarse eventos de ries-go en su trayectoria, los cuales a su vez pueden utilizarse para caracterizar la malla vialmediante zonas de riesgo.Las ventajas del sistema radican principalmente en la reducción de costos operacionalesasociados a la adquisición de datos geográficos de malla vial, utilizando datos geográfi-cos propios de las organizaciones; en adición a proveer una herramienta adicional quepermite reducir la probabilidad de ocurrencia de accidentes o siniestros de sus vehícu-los.El sistema sobresale por su fácil integración con otros sistemas de monitoreo así comola calidad de sus resultados, los cuales fueron validados por expertos del sector, quienesresaltaron tanto su utilidad como el valor agregado que otorga en aplicaciones prácticasreales.

• Autores: Camelo Garzon, Juan Nicolas
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/69601
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/69601; http://bdigital.unal.edu.co/71581/
• Palabra clave: 0 Generalidades / Computer science, information and general works; 3 Ciencias sociales / Social sciences; 36 Problemas y servicios sociales, asociaciones / Social problems and social services; 38 Comercio, comunicaciones, transporte / Commerce, communications and transportation; 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering; Iot; Minería de datos; Identificación de malla víal; Prevención de accidentes; Monitoreo de activos moviles; Data Mining; Road network identification; Accident prevention; Mobileassets monitoring
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional