The present invention relates to a method and system for estimating traffic flows on a road during a period of time, using exclusively the measurement of environmental noise on said road. In addition, the invention enables the flows of different types of vehicles to be estimated in real time and without human supervision, in particular light vehicles, heavy vehicles and motorcycles or mopeds.
1. REIVINDICACIONES 1 . Procedimiento para estimar caudales (x <t>) de tráfico rodado en una vía a partir de los niveles de presión sonora ambiental (y <t>) generados por dicho tráfico rodado, caracterizado porque comprende los siguientes pasos: • medir unas variables estáticas (ø) que caracterizan la vía; • medir unos niveles de presión sonora ambiental (y <t>) generados por tráfico rodado; y • estimar los caudales (x <t>) de tráfico rodado a partir de un modelo de espacio de estados que relaciona dichos caudales (x <t>) de tráfico rodado y el conjunto de variables estáticas (ø) que caracterizan la vía con los niveles de presión sonora ambiental (y <t>). 2. Procedimiento de acuerdo con la reivindicación 1 , donde el espacio de estados está definido por: <img class="EMIRef" id="189527728-imgf000023-0001" /> y <t>: p(y <t>|x <t>, Θ), donde p(x <t>|x <t>_ <!>) es la distribución condicional de los caudales de tráfico rodado, y p(y <t>|x <t<>9) es la densidad condicional de los niveles de presión sonora (y <t>) dados los caudales (x <t>) de tráfico rodado y el conjunto de variables estáticas (Θ). 3. Procedimiento de acuerdo con la reivindicación 2, donde la densidad condicional de los niveles de presión sonora se aproxima según: P(yt|x <t>, 0) = N(y <t>; g(x <t>, e), D) donde N(z; ^ C) denota una función de densidad de probabilidad gaussiana de z con el vector de medias μ y la matriz de covarianza c, g(x <t>, Θ) es una función de predicción no lineal de los niveles de presión sonora a partir de las variables de estado, y D es una matriz de covarianza diagonal. 4. Procedimiento de acuerdo con la reivindicación 3, donde la función g(x <t>, 9) se modela por medio de una red neuronal artificial. 5. Procedimiento de acuerdo con la reivindicación 4, donde la red neuronal artificial es de tipo backpropagation de dos capas, que tiene un número de entradas que corresponde al número de tipos de caudales (x <t>) de tráfico rodado más las variables estáticas (ø), y una única salida relacionada con el nivel de presión sonora (y <t>), y donde la primera capa utiliza una función de transferencia tangente sigmoidal hiperbólica y la segunda capa utiliza una función de transferencia lineal. 6. Procedimiento de acuerdo con la reivindicación 2, donde la densidad condicional de los caudales (x <t>) de tráfico rodado se aproxima según: P(¾ <t>-i) = NCxi.tí Xj.t-^ a ), i = 1,2,3, donde a es una varianza calculada a partir de la distribución gaussiana de la evolución media de unos caudales de tráfico recogidos con anterioridad. 7. Procedimiento de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones anteriores, donde el paso de estimar los caudales (x <t>) de tráfico rodado a partir del modelo de espacio de estados comprende aproximar dicho modelo de espacio de estados basándose en un filtrado de Kalman extendido. 8. Procedimiento de acuerdo con la reivindicación 7, donde la aplicación del filtrado de Kalman extendido comprende aproximar la densidad condicional de los caudales (x <t>) de tráfico rodado a una distribución gaussiana donde: P(Xt|yi:t) = N(x <t>; x <t>, P <t>) donde y <1:t>= (y <1;>... , y <t>) son los niveles de presión sonora (niveles medios de presión sonora y su composición espectral) observados hasta la medición t. x <t>indica la media y P <t>la matriz de covarianza a posteriori de los caudales de tráfico durante la medición t. 9. Procedimiento de acuerdo con la reivindicación 8, donde la evaluación de la expresión p(x <t>|y <1:t>) = N(x <t>; x <t>, P <t>) comprende los siguientes pasos: a) predicción (a1 ) predecir los caudales de tráfico en el tiempo: x^- <t>= x <t>- <t>, (a2) predecir la covarianza en el tiempo: P^- <t>= P <t>- <t>+ V, donde v es una matriz de covarianza diagonal, b) actualización de la medida, (b1 ) calcular la ganancia de Kalman: k <t>= <img class="EMIRef" id="189527728-imgf000025-0001" /> + (b2) actualizar las predicciones con la y <t>medida: x <t>= <img class="EMIRef" id="189527728-imgf000025-0002" /> (b3) actualizar la covarianza: P <t>= P^- <t>- k^P^^, donde k <t>es la ganancia de Kalman, h <t> <d9(Xt,e)>es el Jacobiano (xt=xt\t-i) del modelo de medida, x^- <t>y P <t|t>-i son las estimaciones a priori, y x <t>y P <t>son las estimaciones a posteriori. 10. Procedimiento de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones anteriores, donde los caudales (x <t>) de tráfico rodado urbano comprenden el número de vehículos ligeros, el número de vehículos pesados, y el número de motocicletas y ciclomotores. 1 1 . Procedimiento de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones anteriores, donde las variables estáticas (ø) comprenden al menos el tipo de día, la velocidad media y el número de carriles 12. Procedimiento según reivindicación anterior donde las variables estáticas además comprenden el ancho de la calle y la altura de los edificios. 13. Procedimiento de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones anteriores, donde los niveles de presión sonora ambiental (y <t>) se miden por medio de un sonómetro dispuesto a 2 metros de distancia de fachadas reflectantes y a una altura de 1 ,5 metros sobre el nivel del suelo. 14. Programa de ordenador que comprende instrucciones de programa para hacer que un ordenador lleve a la práctica el procedimiento según cualquiera de las reivindicaciones 1 -13. 15. Programa de ordenador de acuerdo con la reivindicación 14, que está incorporado en unos medios de almacenamiento. 16. Programa de ordenador de acuerdo con la reivindicación 14, que esta soportado en una señal portadora. 17. Sistema para estimar caudales (x <t>) de tráfico rodado en una vía a partir de los niveles de presión sonora ambiental (y <t>) generados por dicho tráfico rodado, caracterizado porque comprende: - un medio de adquisición de la presión sonora ambiental (y <t>) en una vía; y - un medio de procesamiento conectado a dicho medio de adquisición y adaptado para llevar a cabo el procedimiento de cualquiera de las reivindicaciones 1 -16. 18. Sistema de acuerdo con la reivindicación 17, que además comprende medios de visualización que permiten visualizar los caudales de tráfico rodado estimados por medio de procesamiento.