¡Bienvenido al sistema de visualización de movilidad de smod!
Desarrollamos una plataforma que tiene una doble potencialidad para el análisis de datos, permitiendo entender los patrones de movilidad y visualizando dinámicamente el comportamiento del transporte en las ciudades.
La minería de datos (data mining), los procesos de machine learning que ofrece la inteligencia artificial aplicada a un modelo de movilidad que evolucione en el tiempo y la posibilidad de brindar un panel de control dinámico en tiempo real permite una gestión y entendimiento visual del transporte tanto público como privado en las ciudades.
Utilizamos los datos abiertos de Rosario del Martes 2 de Marzo del 2020 para analizar los patrones de movilidad y poder trabajar en medidas de seguridad con el objetivo de minimizar la propagación de la pandemia (covid-19).
* Para conocer más sobre el caso visitá nuestro blog.
El estudio intenta reflejar, con animaciones temporales, el comportamiento de la movilidad para conocer:
- Momentos del día donde se dan los picos de concentración de viajes y personas.
- Zonas con mayores movimientos de personas.
- Paradas de colectivos con mayor acumulación de personas.
- Cantidad y horario en que se mueven las personas en edad de riesgo.
- Momentos y lugares donde se sobrepasa la cantidad de personas en unidades de transporte público.
- Cantidad de viajes que pueden absorberse con caminata, bicicletas públicas o privadas.
Ingresá el rango horario (Desde / Hasta) o simplemente hacé clic en "INICIAR" para ver todo el día:
- Desarrollamos la matriz origen-destino de cada viaje para entender el comportamiento del sistema a lo largo del día.
- Georeferenciamos las estaciones de bicicletas a través de la API de Google Maps.
- Diseñamos las rutas posibles de cada viaje utilizando el motor de Google Maps.
- Mapa de calor para mostrar la concentración de usuarios del sistema de bicicletas.
- Utilizamos los datos de Google Maps para visualizar el tráfico de la ciudad en tiempo real.
- Ubicamos lugares de interés para visualizar centros atractores de la ciudad y la posible concentración de gente.
- Rango de horas.
- Mapa de calor para visualizar origen y destino de cada viaje.
- Mapa de calor para visualizar la concentración de usuarios del sistema de bicicletas.
- Ubicación de los centros atractores de la ciudad.
- Visualizar el tráfico en tiempo real.
- Estilos del mapa: oscuro / claro.
- Botones para pausar o acelerar la reproducción.
