Estudiantes argentinos de ORT crearon una app para viajar menos apretados en el subte

Conseguir encontrar un pequeño espacio donde ubicarse en el vagón del subte puede ser casi una misión imposible, sobre todo en hora pico. Pero ¿qué pasaría si uno pudiera saber, con anticipación, cuál es el grado de concentración de gente en cada vagón para, así, elegir en cuál subir?

Estudiantes de sexto año de Electrónica del Colegio ORT pensaron que esto se podía resolver con una app.

Y así fue que desarrollaron un plataforma digital que permite saber, desde el móvil, cuántas personas hay en cada lugar para distribuirse de manera óptima y viajar menos apretados.

Los cerebros detrás de este invento son Guido Dipietro, Ignacio Oteyza y Micaela Grifman. Tienen 18 años y son estudiantes de sexto año de la especialización de Electrónica de la escuela. Presentaron esta iniciativa en el marco de la Expo Electrónica, que se lleva a cabo cada año en la institución.

“El proyecto busca solucionar cómo ubicarnos en el subte cuando está muy lleno. Con esta aplicación podemos contar cuánta gente hay en cada vagón con la cámara. Hay un programa que va analizando las imágenes que toma la cámara”, analizó Grifman.

Se colocan cámaras en los diferentes vagones que van haciendo fotos a intervalos de 10 segundos, luego, esas imágenes son analizadas por la app, que le muestra al usuario, en tiempo real, cuál es la concentración de gente en cada uno de esos vagones.

“El usuario puede ver esa información en una barra de progreso, donde se detalla el número de personas por vagón o en un mapa de calor, que va cambiando de tono según la concentración de personas”, dijo Dipietro.

También se puede acceder a las imágenes que se van tomando en tiempo real y hay un apartado con datos estadísticos para identificar cuáles son los días y horarios en los cuales viaja mayor o menor cantidad de personas.

“Ahora lo estamos implementando en el comedor, pero a futuro se podría usar en el subte o en lugares de comidas rápidas”, explicó Oteyza. Para desarrollar esta plataforma usaron programación en Python para analizar las imágenes que toma la cámara.

Fuente: Infobae