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Datos de Afluencia en tiempo real. El caso de Smart Kalea

SmartKalea es la innovadora respuesta de Fomento de San Sebastián a un modelo de colaboración público-privada que integra a los diferentes agentes que conviven en un ámbito de la ciudad desde una perspectiva Smart: ciudadanía, negocios, empresas tecnológicas y Departamentos Municipales, bajo la coordinación de Fomento de San Sebastián.

Se trata de un proyecto piloto de implementaciones smart para testear y validar dicho modelo para su expansión a otros ámbitos geográficos y convertir la ciudad de Donostia en un punto de referencia Smart.

Donostia – San Sebastián cuenta con un amplio despliegue de sensores de conteo de personas instalados por Dinycon Sistemas SL, que permiten conocer la afluencia de personas calle a calle en tiempo real, en ambas direcciones, tanto entradas como salidas a la Parte Vieja, con una precisión superior al 97%.

A través de los sensores de conteo instalados en las zonas de Parte Vieja y Altza se están monitoreando las entradas y salidas de las calles: Mayor, Narrika, San Jerónimo, 31 de Agosto, Fermín Calbetón, San Lorenzo y Paseo de Altza. Estas medidas son recogidas en la plataforma smart para la visualización de los datos y su posterior análisis.

La monitorización de las entradas y salidas, son útiles para detectar incrementos de afluencia en festividades y días señalados. Además, se están monitoreando otras áreas de la movilidad, como la utilización de bicicletas de alquiler y el número de viajeros de Euskotren en Altza.

Conteo de Personas segmentado

Como vemos en el informe presentado por la Sociadad de Fomento de San Sebastián, y en base al dispositivo instalado por Dinycon Sistemas, el despliegue permite analizar los datos segregados por Barrio, conociendo los patrones de afluencia diaria y estacional así como el impacto de la meteorología o, incluso, el impacto significativo de la influencia del COVID 19 y el estado de alarma a lo largo del período analizado

En resumen, permite dar la información que requiere el comercio local, la ciudadanía, universidades o las instituciones públicas.

  • Obtener datos estadísticos de afluencia temporales: por franjas horarias, días de la semana
  • Analizar la dinámica de flujos de personas y conocer los recorridos habituales
  • Recopilar y analizar históricos de datos: obteniendo patrones de comportamiento
  • Posibilitar la predicción de afluencias.
  • Medir impactos: campañas, meteorología, eventos del entorno
  • Valorar los espacios comerciales, analizando los horarios de máxima afluencia

Más información: Monitorización (fomentosansebastian.eus)

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