WS 3.2 Información meteorológica y MDSS
Lunes, 7 de febrero 18:00 - 19:30 (Calgary)
Presidente: Hiroki MATSUSHITA, miembro del CT 3.2 de PIARC, Japón
La mayor parte de las acciones de la vialidad invernal están provocadas por los fenómenos meteorológicos. Las previsiones meteorológicas son una fuente de información muy importante para los responsables de vialidad invernal, pero no son la única. La vialidad invernal funciona sumando la información sobre el tiempo en las carreteras, el estado de las mismas y el tráfico. Las nuevas tecnologías de recopilación, transferencia y análisis de datos permiten innovar para apoyar a los responsables de la toma de decisiones. Los nuevos métodos de simulación, como las redes neuronales, pueden ayudar a tomar decisiones en la vialidad invernal. Esta sesión muestra diferentes sistemas y métodos y la experiencia con el MDSS.
Bienvenida e introducción de la sesión
• Hiroki MATSUSHITA
Presentaciones
Sistema de ayuda a la toma de deciones en materia de conservación de la ciudad de Calgary (MDSS)
• Sr. Diar Hassan, Wood PLC, Canadá
Estudio sobre segmentación de imágenes de la superficie de la carretera invernal mediante el uso de aprendizaje profundo
• Sr. Akira Saida, Civil Engineering Research Institute for Cold Region, PWRI, NRDA, Japón
Aplicación del sistema MDSS en vías de alta capacidad en zonas con clima continental. La experiencia en España
• Sr. Jerónimo Gamallo de Cabo, Ferroser Infraestructuras S.A., España
Kent County Council y Amey IA modelo de predicción de la temperatura de la superficie
• Sra. Carol Valentine, Kent County Council, Reino Unido
• Sr. Mark Fisher, Amey plc, Reino Unido
Preguntas y respuestas
• Hiroki MATSUSHITA
Conclusión
• Hiroki MATSUSHITA
Organizador
de la sesión: Hiroki MATSUSHITA
Secretario de la sesión: Masaru MATSUZAWA, miembro del CT 3.2 de PIARC,
Japón