Cuando un fabricante anuncia una precisión del 98% para su sensor, este valor casi siempre corresponde a las mediciones realizadas en condiciones de prueba óptimas: solo un usuario a la vez, velocidad de paso constante, altura de instalación ideal, altura de instalación ideal, condiciones climáticas neutras. Se trata de condiciones que rara vez se encuentran en el uso real, en particular en rutas con mucho tráfico o en entornos naturales.
La contrapresión no es un valor fijo. Es un rango de rendimiento que evoluciona según el entorno, el contexto de uso y la calidad de la instalación. Comprender este matiz es esencial para evaluar adecuadamente una solución, comparar ofertas y establecer expectativas realistas para su proyecto de medición de la asistencia.
La verdadera pregunta no es «¿este sensor alcanza una precisión del 97 o el 98%?» sino más bien: «¿en qué condiciones se garantiza esta precisión y cómo se comporta el sensor cuando no se cumplen estas condiciones? »
Es el primer factor de degradación para casi todas las tecnologías de conteo. Cuando dos peatones pasan uno al lado del otro, o cuando un grupo cruza el campo de detección al mismo tiempo, es posible que el sensor tenga solo una persona en lugar de varias. Este fenómeno, denominado oclusión o subdetección, es particularmente frecuente durante las horas punta, a la entrada de las instalaciones deportivas o en los carriles bici que combinan peatones y ciclistas.
Los sensores térmicos estereoscópicos responden en parte a este problema gracias a su doble ángulo de detección, que permite separar mejor a las personas cercanas. Sin embargo, ningún sistema elimina por completo este sesgo en una situación de flujo muy denso. Lo importante es conocer el umbral en el que se deteriora la precisión, a fin de adaptar la interpretación de los datos en consecuencia.
En el caso de los sensores térmicos, la temperatura ambiente y la presencia de fuentes de calor externas pueden introducir sesgos. En condiciones de frío extremo, la diferencia de temperatura entre el cuerpo humano y el medio ambiente es más pronunciada, lo que puede mejorar la detección. Por el contrario, a altas temperaturas, especialmente en superficies expuestas a la luz solar directa, el contraste térmico se reduce y el sensor puede pasar por alto ciertos pasajes o generar falsos positivos.
Las fuentes de calor parasitarias son otro escollo: vehículos estacionados, equipos eléctricos, conductos de ventilación. Un análisis cuidadoso del sitio antes de la instalación permite identificar estos riesgos y adaptar la posición del sensor para minimizarlos.
La altura de montaje es uno de los parámetros que los instaladores no especializados subestiman con mayor frecuencia. Cada tecnología tiene un rango de altura óptimo que garantiza un campo de detección adecuado en relación con el ancho del camino a medir. Si está demasiado bajo, el sensor puede pasar por alto los pasos fronterizos o generar oclusiones. Si es demasiado alto, el campo de detección se extiende más allá de la trayectoria seleccionada y puede capturar las vías parasitarias.
El ángulo de instalación, en particular la posición perpendicular del sensor en relación con el flujo de peatones o ciclistas, también influye en la precisión. Un sensor mal orientado puede subestimar sistemáticamente a los usuarios que pasan en diagonal o disminuyen la velocidad.
Un ciclista lanzado a 25 km/h cruza el campo de detección de un sensor en una fracción de segundo. Un niño pequeño, un usuario de silla de ruedas o un grupo de personas que caminan despacio tienen señales muy diferentes a las de un adulto que camina a un ritmo normal. Los sensores menos sofisticados, calibrados para un único perfil de usuario, pueden subestimar o sobrecontar ciertos perfiles.
Los sensores de flujo múltiple más avanzados incorporan una lógica de categorización que tiene en cuenta la velocidad y la firma térmica para distinguir los tipos de usuario, lo que mejora la precisión general y produce datos más ricos para su explotación.
La respuesta a esta pregunta depende de cómo utilice los datos. Para un estudio científico de los flujos en áreas urbanas densas, puede ser necesario un margen de error del 1 al 2%. Para una comunidad que quiera gestionar el uso de una vía verde, evaluar el impacto de una urbanización o elaborar un informe para una entidad financiadora pública, un margen de error del 3 al 5% es totalmente aceptable.
Lo que más importa para los usos territoriales es la coherencia y la estabilidad del margen de error a lo largo del tiempo. Un sensor que subestima sistemáticamente el 3% sigue siendo útil para analizar tendencias, comparar períodos, identificar picos de tráfico o medir la evolución de un eje antes y después de su desarrollo. Lo importante es que el sesgo sea constante y conocido, no que sea cero.
En resumen: lo que más cuenta no es la precisión absoluta, sino la estabilidad del margen de error a lo largo del tiempo. Se puede aprovechar un sesgo constante y conocido; un sesgo variable e impredecible compromete la comparabilidad de los datos.
Por el contrario, un sensor cuya precisión fluctúa considerablemente según las condiciones (del 98% cuando hace buen tiempo al 70% cuando llueve) produce datos cuya comparabilidad se ve comprometida. Un informe basado en estos datos no nos permite concluir si la evolución observada es real o está vinculada a un artefacto de medición.
Varios enfoques permiten ir más allá de las cifras de precisión anunciadas en las fichas técnicas.
Solicita datos de validación en condiciones reales. Un fabricante serio debe estar en condiciones de proporcionar los resultados de las pruebas comparativas realizadas en sitios de referencia, con recuentos manuales o de doble sistema para validar la precisión efectiva. Estas pruebas deben cubrir varias condiciones: flujo denso, mal tiempo, noche y perfiles mixtos.
Pregunte acerca de la metodología para calcular la precisión. ¿La tasa anunciada se calcula sobre pasajes simples o sobre flujos reales? ¿Durante cuánto tiempo y en qué tipo de sitio? Estos detalles permiten contextualizar la figura.
Verifique la estabilidad de la precisión a lo largo del tiempo. Un sistema que se degrada progresivamente sin una recalibración regular plantea un problema de comparabilidad de los datos a lo largo de varios años. Descubra con qué frecuencia necesita mantenimiento para mantener el nivel de precisión garantizado.
Consulta los comentarios de usuarios similares. Las comunidades o los administradores que ya han implementado la solución en contextos similares al suyo son las mejores fuentes de información sobre el comportamiento real del sensor.
Los sensores térmicos estereoscópicos de última generación, cuyo diseño se basa en la doble detección y un algoritmo de clasificación de flujo, alcanzan tasas de precisión del 95 al 98% en condiciones normales de uso. Este rendimiento se consigue independientemente de la luz ambiental, lo que supone una ventaja significativa frente a los sistemas basados en sensores de visión o infrarrojos pasivos.
El margen de error residual se debe principalmente a flujos muy densos y a pasajes estrictamente simultáneos. Es homogéneo en el tiempo y conocido, lo que permite integrarlo en los métodos de análisis de datos. Para las autoridades locales y los gestores territoriales, esta estabilidad es la garantía de que las comparaciones entre un año y otro, o antes y después de un desarrollo, reflejen los cambios reales en la asistencia y no las variaciones en el rendimiento de los sensores.
Precisamente esta fiabilidad a lo largo del tiempo hace que el recuento de datos sea una herramienta creíble para justificar las inversiones públicas, elaborar solicitudes de subvenciones o evaluar las políticas de movilidad.
Evaluar un velocímetro basándose únicamente en su tasa de precisión teórica es lo mismo que elegir un automóvil basándose únicamente en su velocidad máxima. Lo que importa en una situación real es el rendimiento en condiciones normales de uso, la coherencia de los datos a lo largo del tiempo y la capacidad del sistema para producir información útil para la toma de decisiones.
Para comunidades, oficinas de turismo, administradores de parques u organizadores de eventos, Un sensor con una precisión estable del 96% es mejor que un sistema con una estabilidad del 99% en el laboratorio pero cuyo rendimiento se deteriora con la lluvia, en corrientes densas o después de unos meses de funcionamiento sin mantenimiento.
Antes de cualquier compra, exigir datos de validación en condiciones reales, cuestionar la estabilidad de la precisión en el tiempo y comparar las cifras con los comentarios de usuarios similares sigue siendo el enfoque más sólido para tomar una decisión informada.
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