Análisis de "Casi Accidentes" (Near-Miss Analysis)

Resumen ejecutivo

Sistema de visión por computadora que detecta automáticamente situaciones de casi accidente en intersecciones mediante análisis continuo de vídeo de tráfico, identificando puntos negros antes de que se produzcan colisiones mortales.

Descripción del caso

La IA analiza vídeos de tráfico para identificar situaciones de "casi accidente" que no generan un parte, ayudando a rediseñar intersecciones peligrosas antes de que ocurra una tragedia.

Problema de negocio

Las agencias de seguridad vial gestionan infraestructuras donde cada año mueren miles de personas, pero la intervención correctiva suele llegar tarde: solo después de que un cruce acumula víctimas mortales se destinan recursos al rediseño. Los datos oficiales de accidentalidad capturan únicamente colisiones consumadas con parte policial, ignorando los cientos de frenazos de emergencia, invasiones de carril o giros peligrosos que ocurren diariamente en los mismos puntos y que señalan fallos sistemáticos de diseño. Sin visibilidad de estos near-miss, las administraciones operan a ciegas, invirtiendo presupuestos limitados en obra civil sin criterio objetivo sobre dónde el riesgo es mayor.

Aproximación con IA

Los sistemas de visión por computadora procesan feeds continuos de cámaras de tráfico existentes, detectando vehículos, peatones y ciclistas en tiempo real. Modelos entrenados sobre comportamientos normales identifican desviaciones: frenadas bruscas, invasiones de carril, giros sin visibilidad, peatones corriendo para esquivar coches. Cada incidente se geolocaliza, clasifica por severidad y almacena con metadatos de hora, meteorología y flujo vehicular. Los algoritmos agregan patrones durante semanas o meses, detectando intersecciones donde la frecuencia de near-miss supera umbrales estadísticos y sugiriendo intervenciones específicas: ajustar semáforos, instalar isletas, mejorar señalización o rediseñar geometría. El sistema aprende continuamente de feedback post-intervención para refinar sus recomendaciones.

Valor esperado

Reducción mensurable de siniestralidad mediante intervención preventiva antes de muertes, optimización del gasto de obra civil dirigiendo inversión a puntos con mayor riesgo objetivo, y mejora de aceptación ciudadana al demostrar decisiones basadas en datos reales. Las agencias obtienen argumentos técnicos sólidos para priorizar proyectos y justificar presupuestos ante autoridades.

Categorización

Drivers de negocio

• Gestión de Riesgos y Cumplimiento

Tecnologías aplicadas

Aplicabilidad en tu empresa

• Gestionas infraestructura vial con presupuesto limitado para mejoras de seguridad
• Dispones de cámaras de tráfico instaladas cuyo vídeo actualmente solo se revisa tras accidente
• Tus decisiones de inversión en obra civil carecen de datos objetivos de riesgo
• Operas bajo presión política para reducir víctimas mortales en carretera

Fuente

Basado en fuentes públicas. Testeado internamente para validar aplicabilidad.