Resumen en español

Para mejorar la supervisión del tráfico durante los eventos de congestión extremas en donde los sistemas de aforo de avanzada no tengan la suficiente cobertura apelando a minimizar los errores en los ingresos manuales de datos, este proyecto busca diseñar e implementar un sistema que permita agregar de manera rápida módulos de aforos manuales temporales bajo el manejo de metodologías reconocidas para el desarrollo de software resaltando la importancia del descubrimiento y de la explotación de proyectos de innovación tecnológica en la unidad de Secretaria de tránsito: SIMAV. SIMAV es un sistema de software modular que posee un contador de movimiento de giro implementado en un teléfono inteligente y un módulo para la gestión de registros que para el beneficio de los objetivos ofrece una solución de índole metodológico a los aforos vehiculares. La motivación detrás del mejoramiento del método de aforo manual es doble: En primer lugar, la mayoría de los sensores de monitoreo de tráfico tienen altos costos de instalación y no suele ser económicamente viable instalar un gran número de sensores para monitorear el tráfico durante los eventos de congestionamiento debido a la complejidad de dichos aparatos y donde dichos métodos sean necesarios. Es en donde SIMAV pretende brindar una viabilidad sostenible implementando el uso de herramientas de software libre evitando una mayor corrupción en los registro de aforo para tratar en cierta manera de suplir la necesidad de verificación de datos con sistemas complejos. En segundo lugar, se encuentra un plan a futuro para recoger los recuentos de los vehículos de manera automática para los distintos medios de transporte y codificarlos a través de los múltiples sistemas de aforo. Esto puede resultar útil en áreas donde los flujos de tráfico son muy heterogéneos. Viendo la necesidad de solucionar éste tipo de problemas en el medio, anteriormente y simultáneamente se han utilizado herramientas de software “acomodadas” para aforos que bajo la premisa del control simultáneo resultan un poco complejas al intentar manejar la información recolectada, fragmentándose en los procesos de análisis posteriores.