https://doi.org/10.37815/rte.v36ne1.1189

Artículos originales

Semaforización Inteligente: Un Análisis a los Desafíos en la
Implementación de Tecnologías y
Algoritmos IoT

Intelligent Traffic Signaling: An Analysis to the Challenges in the Implementation of IoT Technologies and Algorithms

Ingrid García-de-la-Cruz1
https://orcid.org/0009-0006-9128-1806, Leonardo Chancay- García1 https://orcid.org/0000-0002-4090-048X

1Universidad Técnica de Manabí, Portoviejo, Ecuador

[email-masked], [email-masked]

Esta obra está bajo
una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0

.

Enviado: 2024/06/28 Aceptado: 2024/10/02
Publicado: 2024/10/15

Resumen

La semaforización inteligente es un sistema
de control de tráfico diseñado para mejorar la
seguridad vial y promover la movilidad sostenible. En este sentido, se ha
realizado una exhaustiva revisión bibliográfica que examina las tecnologías, algoritmos y desafíos asociados a este sistema. Para ello, se seleccionaron 22 estudios publicados entre 2019 y 2023, siguiendo la metodología PRISMA a lo largo de tres fases:
Planificación, Ejecución y Documentación. Los resultados
destacan la implementación de tecnologías como WI-FI y CCTV,
utilizadas predominantemente para la conectividad y la vigilancia, respectivamente.
En cuanto a los algoritmos, YOLO emerge
como el más aplicado, abordando desafíos clave como la necesidad
de una conectividad estable y la protección de la confidencialidad de
los datos. Sin embargo, también se identifican limitaciones
significativas, como los costos asociados y la aceptación social. De
esta manera, se infiere que las innovaciones técnicas pueden
contrarrestar tanto los desafíos como las limitaciones inherentes,
contribuyendo así a una gestión del tráfico más
eficiente y a la protección de vidas.

Palabras clave: Seguridad vial,
IoT, Redes neuronales, Visión por computador.

Abstract

Intelligent traffic signalization is a traffic control system designed to improve road safety and

promote sustainable mobility. In this
regard, an exhaustive literature review has examined

the technologies, algorithms, and challenges associated with this system.
For this purpose, 22 studies published between 2019 and 2023 were selected, following the PRISMA
methodology along three phases: Planning,
Implementation, and Documentation.
The results highlight the implementation of technologies such as WI-FI and CCTV, which are
predominantly used for connectivity and surveillance. In terms of algorithms, YOLO emerges as the most applied,
addressing key challenges such as the need for
stable connectivity and protection of data confidentiality. However, significant limitations are also identified, such as associated costs and social acceptance. Thus, it is inferred
that technical innovations
can counteract both the challenges and inherent limitations, therefore contributing to more efficient traffic management and
life protection.

Keywords: Road safety, IoT, Neural
networks, Computer vision.

Introducción

El avance constante de las
tecnologías ha transformado la manera en que las ciudades abordan
los desafíos relacionados con la movilidad urbana y la seguridad vial. La semaforización
inteligente se refiere al uso de tecnologías avanzadas, como el Internet of Things (IoT), Wireless Sensor Networks (WSN) y Artificial Intelligence (AI). Estas optimizan
y gestionan de manera
eficiente el funcionamiento de los semáforos en un sistema de
tráfico urbano, a diferencia de los semáforos tradicionales que
operan en ciclos predefinidos sin tener en cuenta el flujo real de tráfico. Por lo tanto, la semaforización inteligente puede ser una solución para garantizar la seguridad de peatones y automovilistas
(Palma & García, 2023).

El problema de la movilidad en América Latina es un tema bastante complejo; la mayoría de ciudades continúa creciendo sin una planificación urbana previa. Además, la población utiliza medios de transporte para el desarrollo de gran parte
de las actividades cotidianas, lo que genera congestión vehicular y el
punto crítico se establece en los semáforos. En consecuencia, se provoca
estrés y situaciones peligrosas como accidentes peatonales o vehiculares, generando una
preocupación importante
(Aarón et al., 2019). La seguridad vial es un tema de gran importancia,
ya que los accidentes de tránsito pueden ocasionar lesiones
graves e incluso
la pérdida de vidas
humanas. Por lo tanto, es crucial investigar soluciones que mejoren la
seguridad en los cruces peatonales (Michelle & Alberto, s. f.).

La semaforización inteligente
emerge como un paradigma transformador en la gestión del tráfico,
pues acopla las ventajas del
análisis y procesamiento de información para permitir mayor fluidez
en el tráfico peatonal y vehicular. Por tal motivo,
el propósito de este artículo es desarrollar un análisis bibliográfico acerca de
las tecnologías clave, algoritmos innovadores y los desafíos
asociados. Con ello, se busca ofrecer una visión integral sobre la
implementación efectiva de estos sistemas, respaldados por la Internet
de las Cosas (IoT).

El presente artículo está
organizado en cinco secciones siguientes. En primer lugar, se presenta el
estado del arte con trabajos acordes al tema de investigación, luego se
expone a profundidad la metodología y las fases llevadas a cabo en el trabajo.
Posteriormente se ilustran los resultados iniciales que dan
pie al análisis y discusión de los mismos. Seguidamente se
plantea una propuesta con base en los hallazgos de la revisión y
finalmente se expresan las conclusiones de la investigación.

Estado del Arte

La semaforización inteligente ha
adquirido una importancia creciente en los
últimos años como una solución prometedora para la gestión eficiente del tráfico. Diversos estudios han investigado los enfoques y tecnologías que sustentan estos sistemas, evidenciando la integración
de sensores, cámaras y uso de algoritmos. Los sistemas
dinámicos de estos semáforos se han presentado como una respuesta
eficaz a problemas persistentes como la congestión vehicular, la
contaminación ambiental, el gasto excesivo de combustible y los largos
tiempos de espera en intersecciones (Michelle & Alberto, s. f.).

De la misma manera, la Internet de las
Cosas (IoT) ha impulsado el desarrollo de la
semaforización inteligente, facilitando el análisis de datos en tiempo real para optimizar la toma de decisiones que mejoren la calidad de vida de las personas
(Rodríguez Romo &
Bravo León, 2021). La
aplicación de IoT en este contexto permite la integración de dispositivos y
sensores conectados, capaces de recopilar y procesar datos sobre condiciones
climáticas, presencia de peatones y flujos vehiculares en tiempo real,
mejorando así la gestión del tráfico.

En diversas ciudades como Melina y La
Meca se han implementado controladores inteligentes de semáforos mediante la integración de lógica difusa y procesamiento de imágenes
con Matlab. Este sistema innovador controla el tráfico tanto a
través de cámaras como de sensores automáticos, adaptando los tiempos de las señales según la congestión vehicular, lo que garantiza que los vehículos no tengan que esperar innecesariamente (Chabchoub et al., 2021).

Así mismo, en India se ha
desarrollado un sistema de control de tráfico que utiliza
técnicas de detección de objetos, como YOLO (“You Only Look Once”) y el algoritmo
SORT (Simple Online and Real-time Tracking), para ajustar los patrones
de tráfico en tiempo real. Aunque este sistema ha mostrado resultados
satisfactorios en condiciones de tráfico difíciles, presenta
limitaciones en la detección de vehículos en situaciones de baja
visibilidad, como durante la noche o en presencia de sombras intensas (Sharma et
al., 2021).

De manera similar, en Wasit, en Irak, se ha implementado un sistema de control de tráfico basado en Arduino, que incluye sensores ultrasónicos y
cámaras para gestionar el tráfico en intersecciones complejas. Este sistema no solo optimiza
el tiempo de espera, sino que también es capaz de registrar y
reportar infracciones de tránsito, mejorando así el cumplimiento
de las normas viales (Ramadhan et al., 2021).

Además, en una literatura reciente sobre semaforización inteligente, se han identificado avances significativos en el uso de tecnologías IoT para mejorar la eficiencia
del tráfico vehicular.
Según un estudio, se han propuesto enfoques que integran sensores y algoritmos avanzados para optimizar
el flujo de vehículos en tiempo real, reduciendo significativamente los
tiempos de espera y el consumo de combustible. Sin embargo, estos enfoques enfrentan desafíos importantes,
como la interoperabilidad de los sistemas y la seguridad de la
información transmitida (Leon & Ygnacio, 2024).

Si bien existen múltiples
estudios que han explorado la semaforización inteligente y su implementación mediante
tecnologías IoT, las revisiones existentes
presentan resultados limitados, por lo tanto, la presente revisión
pretende ofrecer una perspectiva más integrada sobre los desafíos en la adaptación de estas tecnologías. Mientras que trabajos
anteriores se han centrado en soluciones específicas o en estudios
de caso en ciudades particulares, este artículo
busca proporcionar una visión más amplia y comparativa. Además, se pone un énfasis especial en factores técnicos de implementación y los desafíos y limitaciones persistentes, aspectos que han
sido menos explorados en revisiones anteriores.

Métodos y Herramientas

Para la realización de este
artículo, se utilizó la metodología PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic
Reviews and Meta-Analyses),
reconocida por su rigurosidad en la realización de revisiones
sistemáticas y meta análisis. Para optimizar la eficiencia y la
colaboración en este proceso, se empleó la herramienta en
línea Parsifal (https://parsif.al). La revisión se llevó a cabo en tres fases:
planificación, ejecución y documentación, como se detalla en la Figura 1. Posteriormente,
se proporciona una explicación detallada de cada fase.

Figura 1

Esquema del Proceso
de Revisión

Planificación de la revisión

En esta sección, se describe el protocolo seguido a lo largo de la revisión. Para estructurar de manera efectiva la búsqueda bibliográfica. Se
empleó el modelo PICOC, que se utiliza comúnmente en revisiones sistemáticas para definir los componentes clave
de la investigación. PICOC es un acrónimo que
representa: P(Population), I(Intervention),
C(Comparison), O(Outcome),
C(Context), Estos permiten delimitar y enfocar la
revisión de manera precisa. Primero,
se determinaron las palabras claves
correspondientes a cada uno de los componentes del modelo PICOC, las cuales
se detallan en la Tabla 1. Fueron
elegidas cuidadosamente para asegurar una búsqueda bibliográfica
precisa y relevante. En este caso fueron las siguientes: (tránsito vehicular, seguridad vial, pasos
peatonales, semáforo, semaforización inteligente, visión computacional).
Estas palabras claves permiten una revisión enfocada en los aspectos
críticos del tema. Además, se formularon cuatro preguntas de
investigación (PI), que se detallan a continuación:

PI1. ¿Cuáles son los trabajos
relacionados para la semaforización inteligente?

PI2.
¿Cuáles son las tecnologías de comunicación necesarias para recrear un semáforo
inteligente?

PI3. ¿Cuáles son los
algoritmos de programación para el desarrollo de un semáforo inteligente?

PI4. ¿Cuáles son los desafíos y limitaciones para la semaforización inteligente?

Con base en las palabras clave
enumeradas en la Tabla 1, se diseñó una cadena de búsqueda específica para
identificar y recopilar la literatura relevante. A continuación,
se presenta un ejemplo de la cadena de búsqueda: ("Smart traffic lights" OR "Vehicle traffic" OR "pedestrian crossings" OR "road safety" OR "computer vision") AND ("Traffic light"). La elección de estas
palabras clave se basó en criterios específicos que se detallan
en la Tabla 1.

Tabla 1

Palabras PICOC

Se implementaron criterios de
inclusión y exclusión, como se muestra en la Tabla 2. Los
criterios de inclusión se centraron en la consideración de
artículos de revistas y trabajos presentados en congresos que estuvieran publicados en el período comprendido entre 2019 y 2023, y se exigía que los
títulos de las investigaciones estuvieran relacionados con el tema de
interés. Por otro lado, los criterios de exclusión se basaron en
descartar artículos en acceso anticipado, capítulos de libros, y cualquier contenido que no estuviera accesible para su revisión.
Además, se descartaron duplicados, editoriales, y aquellos
artículos redactados en idiomas distintos al inglés o español. Estos
criterios se aplicaron rigurosamente con el fin de garantizar
la consistencia y relevancia de los estudios incorporados en la
revisión.

Para
determinar la idoneidad de los artículos seleccionados, se definieron tres Preguntas de Evaluación de Calidad (PEC), cuya ponderación se muestra en la Tabla 3 y se utiliza
como criterio para la inclusión. Un artículo se considera
apto si obtiene al menos 1 punto en esta evaluación. A continuación, se presentan las preguntas de evaluación de calidad para el proceso de selección.

PEC1: ¿El documento plantea la información precisa
sobre semaforización inteligente?

PEC2: ¿Se ha implementado un
algoritmo de programación para semaforización inteligente?

PEC3: ¿Se han planteado desafíos y limitaciones sobre la implementación de semaforización inteligente?

Tabla 2

Criterios de Selección

Tabla 3

Puntuación Conforme a la Pregunta

DEFINICIÓN

PUNTUACIÓN

Sí

1.0

Parcial

0.5

No

0.0

Se ha creado
un formulario de extracción de datos, con el objetivo
de tabular los campos
más relevantes dentro de los estudios seleccionados en la investigación. En la Tabla 4, se denotan
cuáles son estos campos y su relación directa con las preguntas de investigación planteadas con anterioridad. Se destaca
que, para responder a la PI4, se ha considerado necesario realizar una
distinción clara entre los desafíos y las limitaciones que surgen
durante la implementación de tecnologías y algoritmos IoT. Por tal motivo,
en el formulario presentado se dividen en campos
diferentes; teniendo en cuenta que los desafíos se refieren a aquellos
aspectos que, si bien presentan dificultades, pueden
ser superados o mitigados mediante
la innovación, el desarrollo
tecnológico o la adopción de nuevas estrategias. Mientras que las
limitaciones se entienden como aquellas restricciones inherentes que pueden no ser fácilmente superables debido a factores
externos, como normativas regulatorias, costos elevados o barreras
técnicas actuales.

Tabla 4

Extracción de Datos

DESCRIPCIÓN

TIPO

PI

Id

Número

-

Referencia

Texto

PI1

Nombre

Texto

-

País

Texto

-

Año

Número

-

Tecnologías

Texto

PI2

Algoritmos

Texto

PI3

Desafíos

Texto

PI4

Limitaciones

Texto

PI4

Ejecución de la revisión

Para la revisión, se eligieron
tres bases de datos científicas: Scopus, IEEE Xplore y ACM Digital Library, consideradas fuentes confiables y completas para la búsqueda de literatura
relevante. Además de la
cadena de búsqueda base previamente definida, se realizaron ajustes
específicos en cada una de estas bases de datos, como limitaciones en el
rango de años o tipos de
publicaciones. Tras completar la
búsqueda en cada base de datos, se llevó a cabo una primera selección de artículos conforme
a los criterios de selección establecidos en la Tabla 2. Posteriormente, se aplicaron las PEC a los artículos preseleccionados, donde se extrajeron datos de
aquellos que obtuvieron al menos 1 punto en la evaluación de calidad,
conformando así la segunda selección de artículos para su
análisis detallado.

Resultados y Discusión

Selección
de artículos

La Figura 2 presenta los resultados de la búsqueda en las bases
de datos, mostrando un total de 861 artículos identificados. Donde la
primera selección corresponde a los criterios de inclusión y
exclusión. La segunda selección a las preguntas de
evaluación de la calidad.

Por ende, al aplicar los criterios de inclusión y exclusión se seleccionaron 103 artículos
que cumplían dichos criterios. Luego, al aplicar PEC, quedaron 22
artículos aceptados que cumplían con la puntuación de las
PEC.

Figura 2

Selección
de Artículos

La Figura 3 muestra los artículos
por fuentes bibliográficas, dando como resultado en Scopus
un 62%, en IEEE Xplore, un 24%, y en ACM Digital Library, con un 14%.

Figura 3

Artículos por Fuentes

La Figura 4 presenta los resultados de la selección de artículos en Scopus, IEEE Xplore y ACM Digital
Library. En Scopus se revisaron 537 artículos, de los cuales 64 fueron aceptados.
De manera similar,
en IEEE Xplore se evaluaron 204 artículos de los cuales 30 fueron aceptados
y, por último, en ACM Digital Library
se verificaron 120 artículos de los cuales
se aceptaron 9 para la primera revisión.

Figura 4

Artículos
Aceptados por Base de datos

Extracción de información

Tabla 5

Extracción de Datos

ID

CITA PI1

NOMBRE PI1

PAÍS

AÑO

TECNOLOGÍAS

PI2

ALGORITMOS

PI3

DESAFÍOS PI4

LIMITACIONES

PI4

1

(Sharma et

Sistema

India

2021

-YOLO (you

- Dificultades

- Restricciones

al., 2021)

inteligente

only look once).

logísticas.

espaciales.

de
control de

- SORT
(simple

- Confidencialidad

- Capacidad

semáforos

online
and real-

de datos.

limitada
de

basado
en el

time
tracking

detección
de

entorno
del

algorithm).

automóviles.

tráfico mediante

aprendizaje

profundo.

2

(Abohashima

Una propuesta

Egipto

2020

- Vehículo
a

- ANFIS

-Conexión estable.

- Aceptación de

et
al., 2020)

de sistema

vehículo (V2V).

(Sistemas de

- Datos
precisos y

autoridades y

de control de

- Vehículo
a

Inferencia difusos

en
tiempo real.

sociedad.

semáforos

infraestructura

basados en redes

- Confidencialidad

- Costos.

inteligentes

(V2I).

adaptivas).

de datos.

basado en IoT

dentro
de un

marco V2X.

3

(Guo et al.,

Diseño de

China

2020

- Radar de onda

- Sistema

- Precisión del

- Costos.

2020)

un sistema

milimétrica.

OneNET.

Radar.

inteligente

-
Módulo de

de
guiado de

comunicación

peatones y

inalámbrica

vehículos para

(LORA).

pasos de
cebra

- Tecnología

basado
en

MIMO.

radar
de ondas

- NB-IoT.

milimétricas.

4

(Chabchoub

Controlador

Arabia

2021

- Precisión del

- Limitación

et
al., 2021)

de semáforo

Procesamiento
de

de
respuesta en

inteligente

Imágenes.

tiempo
real.

mediante

lógica difusa y

procesamiento

de imágenes.

5

(Aulia Yusuf

Desarrollo

Indonesia

2021

- Tecnología RFID

- Algoritmo FP.

- Calidad de

- Limitación

et
al., 2021)

reciente
de

Cámaras de

- Algoritmo EDF.

imágenes.

de
respuesta en

semáforos

circuito
cerrado de

- YOLO.

- Reglas

tiempo
real.

inteligentes

televisión
(CCTV).

específicas para

- Costos.

los algoritmos.

ID

CITA PI1

NOMBRE PI1

PAÍS

AÑO

TECNOLOGÍAS

PI2

ALGORITMOS

PI3

DESAFÍOS PI4

LIMITACIONES

PI4

6

(Ramadhan et
al., 2021)

Diseñar e implementar un semáforo inteligente controlado por internet de las cosas.

Irak

2021

- Red Wifi

- MicroPython.

- Conectividad estable.

- Personal capacitado (mantenimiento del sistema).

- Infraestructura adecuada.

- Costos.

- compatibilidad con sistema actual.

7

(Evan et al., 2020)

Reconocimiento de semáforo peatonal
mediante Tensorflow y SSD MobileNet V2.

Indonesia

2020

- SSD MobileNet

V2.

- Datos
precisos y

en tiempo real.

- Aceptación de autoridades y sociedad.

8

(Saad et al., 2020)

Diseño e Implementación de un Sistema Portátil de Control Inalámbrico Inteligente

para Cruces
Peatonales.

Irak

2020

- Módulo bluetooth.

- Arduino IDE.

- Datos
precisos y

en tiempo real.

-  Margen de error con sensor PIR.

- Costos.

- Infraestructura adecuada.

9

(Dangi et al.,

2020)

Sistema Inteligente de Control
de Semáforos Basado
en la Densidad del Tráfico.

Inglaterra

2020

- Método Auto Canny.

- Confidencialidad

de datos.

10

(Aleko & Djahel, 2020)

Un eficiente

sistema de control

adaptativo de semáforos para reducción la congestión del tráfico
en las vías urbanas en Ciudades inteligentes.

Inglaterra

2020

- SUMO

(Simulación de movilidad urbana).

- Implementación Real.

- Interrupciones Durante la Instalación.

-  Cierre de Vías para

Mantenimiento.

- Aceptación autoridades y sociedad.

11

(Villagra et al., 2020)

Una comprensión mejor sobre la programación de semáforos: Nuevos algoritmos genéticos celulares y un nuevo
análisis detallado de soluciones.

España

2020

- cGA

(Algoritmos genéticos celulares).

- cGA-sync.

- cGA-async.

-Confidencialidad

de datos.

- Reducir esfuerzo computacional.

- Conectividad estable.

-  Implementación Real.

- Aceptación autoridades y sociedad.

12

(Singh et al., 2019)

Gestión autónoma del
tráfico

utilizando Big Data
en un red de dispositivos habilitados para IoT.

India

2019

-GPS.

- Red WI-FI.

- Confidencialidad

de datos.

- Servidor seguro.

- Costos.

- Aceptación de autoridades y sociedad.

13

(Nguyen-Ly et al., 2019)

Implementación de hardware

de bajo costo y alta eficiencia del sistema

de semáforo inteligente

Vietnam

2019

-Red WI-FI

- Datos
precisos y

en tiempo real.

- Costos
Problemas de escalabilidad

ID

CITA PI1

NOMBRE PI1

PAÍS

AÑO

TECNOLOGÍAS

PI2

ALGORITMOS

PI3

DESAFÍOS PI4

LIMITACIONES

PI4

14

(Hiari &
Nofal, 2020)

Un semáforo dinámico descentralizado sistema
de gestión: un enfoque
inspirado en TCP.

Jordania

2020

- Protocolo de
control de

transmisión (TCP).

- Módulos Bluetooth conectados.

- Algoritmo de semáforo adaptativo.

- Algoritmo de triangulación.

- Conectividad estable.

- Problemas de Escalabilidad.

15

(Rezgui et al.,
2019)

Algoritmos de programación de semáforos inteligentes

Canadá

2019

- Algoritmo STLS.

- Algoritmo

STLSDT.

- Algoritmo

STLSDE.

- Precisión de los datos
y en tiempo real.

- Características de simulador.

- Costos.

- Problemas de Escalabilidad.

16

(Mahima et al., 2020)

Sistema de control dinámico de semáforos

mediante Google Maps e IoT.

Sri Lanka

2020

- Algoritmo personalizado (matemático). Se utilizó Python.

- Precisión de los datos
y en tiempo real.

- Conectividad estable.

- Funcionalidad para
4 vías.

- Aceptación de autoridades y sociedad.

17

(Ibriaeva et al., 2020)

El uso de la red neuronal YOLO en la

tarea de separar vehículos y peatones en una señal intersección controlada.

Rusia

2020

- YOLO basadas en el marco Darknet.

- Rastreador SORT.

- Recopilación

Continua de Datos

- Conectividad estable.

- Costos.

18

(Faqir
et al.,

2020)

Enfoque de

Q-learning profundo para problemas de congestión

en ciudades inteligentes

Marruecos

2020

- Deep

Q-Network

(DQN).

- Conectividad estable.

- Compatibilidad con el sistema actual.

- Costos.

19

(Zinchenko et
al., 2020)

Visión por Computador en el Control
y Optimización de tráfico en la carretera.

Ucrania

2020

Cámaras de circuito cerrado de televisión
(CCTV).

- YOLO

(biblioteca OpenCV).

- Faster
R-CNN.

- Reducir esfuerzo computacional.

- Conectividad estable.

- Recopilación Continua de Datos.

- Dependencia de Datos tecnología especifica- Consideraciones Éticas y de Privacidad.

20

(Jauregui et al., 2020)

Mejora
de la accesibilidad de las personas mediante

un control de señales totalmente accionado en cruces con alta

densidad de peatones.

Perú

2020

- Visvap

- Confidencialidad

de datos.

- Problemas de escalabilidad.

- Costos.

21

(Gandhi et al.,
2020)

Control inteligente de semáforos mediante artificial inteligencia.

India

2020

Cámaras de circuito cerrado de televisión
(CCTV).

- YOLO

(Biblioteca

OpenCV).

- Recopilación Continua de Datos.

- Confidencialidad

de datos.

- Costos.

ID

CITA PI1

NOMBRE PI1

PAÍS

AÑO

TECNOLOGÍAS

PI2

ALGORITMOS

PI3

DESAFÍOS PI4

LIMITACIONES

PI4

22

(Sotiriadis & Mamalis, 2020)

Una arquitectura jerárquica basada en niebla
para IoT servicios del sistema de semáforos inteligentes

Grecia

2020

- Akka

- Conectividad estable.

- Confidencialidad

de datos.

- Problemas de escalabilidad.

Análisis de datos

A continuación, se detalla el análisis por separado de los campos
con los datos que

corresponden a cada
PI.

PI1 Trabajos
encontrados

Al llevar a cabo la selección y
evaluación de la calidad de
los estudios, se exponen los artículos
aceptados por año en el periodo
comprendido entre 2019 y 2023,
tal como se muestra
en la Figura 5. Destaca
que en el año 2020 se registra
la mayor cantidad
de artículos aceptados. Es importante
señalar que los artículos correspondientes a los años 2022 y 2023 fueron excluidos
debido a la falta de acceso o porque su contenido no era relevante para
la investigación.

Figura 5

Artículos
Aceptados por Año

En la Figura 6 se muestran los trabajos
encontrados según los países de origen. La mayoría de
propuestas resultan del continente asiático, titulándola India.
Cabe recalcar que se obtuvieron resultados de diversos países.

Figura 6

Artículos Según su País de
Origen

PI2 Tecnologías de comunicación

Se encontraron diferentes tipos de
tecnologías que se utilizan en semaforización inteligente. En la
Figura 7 se muestra la cantidad de las tecnologías aplicadas en los
estudios seleccionados.

Las más utilizadas fueron Wi-Fi y circuito
cerrado de televisión (CCTV), debido a su
capacidad para manejar grandes volúmenes de datos en tiempo real y su
facilidad de implementación. Otras tecnologías como el
módulo Bluetooh también juegan un papel
importante debido a que se utiliza para detectar, monitorear y gestionar el
tráfico vehicular
de manera eficiente, aprovechando su bajo costo y bajo consumo de
energía. Sin embargo, tiene limitantes como alcance limitado,
dependencia de dispositivos activos, interferencias y privacidad de datos (Saad
et al., 2020).

Figura 7

Tecnologías
Empleadas en los Trabajos Estudiados

Como se muestra en Figura 7, las
tecnologías menos utilizadas en los estudios seleccionados fueron
GPS, TCP, RFID, NB-IoT, MIMO, LORA, Radar de ondas milimétrica y V2V-V2I, debido a que tienen sus limitaciones en alcance, dependencia de activación por parte
de los usuarios y capacidad de manejo de datos.

PI3 Algoritmos de programación

Existen distintos algoritmos de
programación para la detección y gestión eficiente del
tráfico. En los trabajos de investigación revisados, como se muestra
en la Figura 8, se destacan
los siguientes algoritmos:

YOLO (You Only Look Once)

YOLO
es un algoritmo de detección de objetos en imágenes y videos que se ha utilizado
exitosamente en el desarrollo de semáforos inteligentes. YOLO divide la imagen en cuadrículas
y realiza predicciones para cada cuadrícula, lo que lo hace eficiente para aplicaciones en tiempo
real, como la gestión de semáforos (Pérez et al., 2019).

YOLO en conjunto con SORT (Simple Online and Realtime Tracking)

La combinación de YOLO con SORT mejora la capacidad
del sistema para realizar un seguimiento continuo y preciso de
objetos a medida que se mueven en el entorno. SORT se encarga de asignar
identificadores únicos a los objetos detectados, facilitando así un seguimiento
efectivo. La integración de YOLO y SORT proporciona un sistema más robusto para la gestión
del tráfico en entornos urbanos (Ibriaeva et
al., 2020).

Figura 8

Algoritmos de Programación Encontrados en los Trabajos
Estudiados

PI4 Desafíos y limitaciones

La implementación de la semaforización inteligente presenta varios desafíos, como se

muestra en la Figura 9, que requieren una atención cuidadosa para garantizar su eficacia y éxito.

Figura 9

Desafíos Encontrados en los Trabajos
Estudiado

Existen dos de estos desafíos significativos que se presentan
en la mayoría de trabajos

estudiados, como lo
son:

Conexión estable

La semaforización inteligente depende en gran medida de la conectividad estable para la

comunicación efectiva entre
los semáforos y otros dispositivos. Desafíos como la interferencia

de señal, la pérdida de conexión y la
congestión de la red pueden afectar negativamente el rendimiento del
sistema, lo que destaca la importancia de implementar soluciones robustas de conectividad.

Confidencialidad de datos

La semaforización inteligente
implica la recopilación y el intercambio de datos sensibles, como
información de tráfico y patrones de movimiento de
vehículos. Garantizar la confidencialidad de estos datos es crucial
para proteger la privacidad de los usuarios
y prevenir posibles riesgos de
seguridad.

Figura 10

Limitaciones Encontradas en los Trabajos
Estudiados

También existen diversas
limitaciones para la implementación de semaforización
inteligente, como se muestra en la Figura
10, que se deben abordar
para garantizar su viabilidad
y adopción exitosa. Las siguientes son las limitaciones más
notables:

Costos

Esta es una de las principales limitantes para la implementación de la infraestructura

necesaria de
semaforización inteligente, debido a que los sistemas avanzados a menudo
requieren inversiones significativas en tecnología,
equipos y software especializado. Este costo puede ser una barrera para la adopción generalizada, especialmente en áreas con recursos financieros limitados.

Aceptación de autoridades y sociedad

La implementación exitosa
de la semaforización inteligente depende
en gran medida de la aceptación y cooperación tanto
de las autoridades de tránsito como de la sociedad en general.
La falta de comprensión, resistencia al cambio o preocupaciones sobre la
privacidad pueden generar limitantes significativas. Es esencial abordar estos
aspectos a través de campañas de concientización y una
comunicación transparente para fomentar la aceptación y
confianza.

Problemas de escalabilidad

A medida que las ciudades crecen y
evolucionan, la semaforización inteligente debe ser capaz de escalar
eficientemente para adaptarse
a entornos urbanos
en constante cambio.

Los problemas de escalabilidad pueden
surgir debido a la complejidad de la infraestructura, la diversidad de las condiciones de tráfico y la
necesidad de coordinar múltiples intersecciones. Garantizar que la tecnología sea escalable y flexible es crucial para su implementación efectiva a largo plazo.

Análisis de propuesta en base a los trabajos
estudiados

La investigación revela que la
implementación de un sistema de semaforización inteligente puede
ser beneficiosa para mejorar la seguridad vial y fomentar la movilidad
sostenible. Se presenta un análisis en base a los resultados
encontrados:

Aspectos positivos

Adaptando nuevas tecnologías a la
infraestructura existente, se encuentra la red WiFi
que ayuda a la recopilación de datos, mientras
que al implementar cámaras o CCTV ayudará a capturar imágenes en tiempo real.

Por otro lado, para complementar el
sistema, es importante definir un algoritmo que ayude a tener efectividad del mismo. En la revisión bibliográfica se destacó el algoritmo YOLO como una solución efectiva
para la detección de objetos en tiempo real. Su capacidad para identificar múltiples objetos simultáneamente puede mejorar la efectividad del sistema al abordar
la complejidad del tráfico urbano. A su vez, tuvo muy
buenos resultados a niveles de pruebas de simulación.

Aspectos a considerar

Sin embargo, para aprobar una implementación de recreación de un semáforo inteligente

es importante considerar aspectos como desafíos o limitaciones que se deben
abordar.

Uno de ellos es una conexión
estable, que es crucial para garantizar el funcionamiento continuo del sistema.
Se deben implementar medidas robustas para mitigar problemas de conectividad y
asegurar una operación consistente.

Además, la preocupación
por la confidencialidad de datos es un factor crítico, especialmente
cuando se utilizan cámaras de video. La implementación de
protocolos de seguridad sólidos es esencial para proteger la información
sensible recopilada por el sistema.

Por otro lado, existen limitaciones para
la implementación de estos sistemas como los gastos financieros. No
obstante, se pueden analizar estrategias para reducir costos, como la optimización de recursos y la búsqueda de soluciones rentables, pueden abordar estos obstáculos.

También existe otra limitante, la
aceptación por parte de las autoridades y la sociedad para el éxito de la implementación. Por último, pero no menos
importantes, están los problemas
de escalabilidad. La incorporación de estrategias es fundamental para garantizar que el sistema pueda adaptarse eficazmente a los
cambios en el entorno urbano.

Conclusiones

La semaforización inteligente,
como se describe en este artículo, presenta
un avance significativo en la gestión del tráfico urbano al integrar tecnologías IoT y visión por computador.
Los estudios revisados
confirman que la implementación de tecnologías como Wi-Fi, CCTV y algoritmos como YOLO pueden mejorar sustancialmente la seguridad vial y la
eficiencia del tráfico. Además, en términos de incorporación de tecnologías avanzadas, logra ser una solución

eficiente del tráfico, optimizando los tiempos
de espera y reduciendo los riesgos de accidentes.
La capacidad de recopilar y analizar datos en tiempo real permite ajustes
dinámicos en la regulación del tráfico, adaptándose a las necesidades cambiantes de la infraestructura urbana y
proporcionando un ambiente más seguro para peatones y conductores.

Sin embargo, a pesar de los beneficios potenciales, persisten desafíos técnicos y logísticos, como la precisión en la detección en condiciones adversas
y la confidencialidad de los datos, que deben abordarse para garantizar una
implementación efectiva y segura. Además,
existen limitaciones actuales como costos elevados
y la aceptación social, de forma que se destaca la necesidad de seguir
investigando y optimizando estos sistemas para superar los desafíos y
limitaciones actuales para lograr la movilidad sostenible y segura deseada
en las Smart Cities.

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