Cámaras de tráfico: mapa de radares DGT y datos gratis

Las cámaras de control de tráfico se han convertido este verano en una cuestión jurídica en dos países. El 12 de julio de 2026 entró en vigor en Italia un decreto que redefine qué radares pueden multar legalmente. Solo 25 modelos quedan homologados de forma automática. Alrededor de 850 aparatos instalados quedaron fuera de esa lista y no pueden utilizarse por ahora, mientras sus fabricantes no presenten la solicitud de homologación. Desde el 30 de noviembre de 2025 los municipios italianos deben además inscribir cada dispositivo en una base de datos nacional del ministerio de transportes, porque una multa emitida por un aparato no registrado es recurrible.

España avanza en paralelo. La reforma del Reglamento General de Circulación se aplica desde el 1 de octubre de 2026 y prohíbe los detectores de radar sin matices, con 500 euros y tres puntos, y 6.000 euros y seis puntos en el caso de los inhibidores, incluso cuando el aparato viaja sin usar en la guantera.

Dos países, dos registros, dos conjuntos de reglas, y en ambos casos la misma pregunta por parte de quien conduce y de quien desarrolla: dónde están las cámaras de tráfico y de dónde sale esa lista. Existe una respuesta anterior a los dos decretos que no pertenece a nadie en particular. Los radares llevan más de quince años cartografiados en OpenStreetMap, y el volumen de datos es mayor de lo que casi nadie espera.

Los contamos y después contamos nuestra propia base alimentada por conductores, para poder comparar ambas con honestidad. Este artículo publica las dos series de cifras, las consultas que las produjeron, la antigüedad de cada una y aquello que ninguno de los dos conjuntos puede decir.

Qué cuenta como cámara de control de tráfico

Una cámara de control de tráfico es cualquier cámara que hace cumplir una norma de circulación sin personal presente. El radar de velocidad pertenece a esa familia pero no la agota, y la distinción resulta decisiva en cuanto se intenta contar, porque cada país entiende algo distinto por la misma palabra.

En Estados Unidos la categoría entera se llama photo enforcement o automated traffic enforcement, y en el Reino Unido safety cameras. En Alemania la palabra corriente es Blitzer, en Italia autovelox, en Francia radar y en España radar de la DGT. Son la misma clase de aparato con una carga política distinta.

El conjunto de datos de este artículo cubre las cuatro primeras filas, que es donde quien conduce y los motores de rutas necesitan coordenadas. Las dos últimas son lectores de matrícula y no medidores de velocidad, y plantean otras cuestiones de privacidad, de las que escribimos en el artículo sobre DeFlock y los lectores de matrícula.

Conviene fijar una distinción práctica, porque es la confusión más habitual: el radar de velocidad sanciona a qué velocidad circulabas, el foto rojo sanciona cuándo entraste en el cruce, y la mayoría de los equipos semafóricos modernos hacen ambas cosas. Por eso una sola carcasa puede generar cualquiera de las dos infracciones, y por eso nuestro índice las mantiene como clases separadas en lugar de fundirlas en un único punto.

Qué contiene hoy el mapa abierto

Lo contamos directamente en lugar de citar una cifra. Los valores siguientes proceden de la API de Overpass el 27 de agosto de 2026, sobre una base de OpenStreetMap con marca temporal 15:06 UTC de ese mismo día.

En el mundo hay 76.800 nodos con la etiqueta highway=speed_camera, más 24.183 relaciones type=enforcement con enforcement=maxspeed, que describen el tramo de vía que realmente rige cada dispositivo o cada control de tramo.

El método, para que puedas reproducirlo o rebatirlo: cada valor cuenta nodos highway=speed_camera dentro de la frontera con admin_level=2 del país. Donde la búsqueda por código ISO agotaba el tiempo, resolvimos el área por identificador de relación. Descartamos por completo los recuentos por caja envolvente, porque una caja alrededor de Francia devolvía 11.170 resultados al arrastrar dispositivos belgas, neerlandeses, alemanes, suizos y catalanes, frente a 3.928 dentro de la frontera real. También renunciamos a la cifra de Estados Unidos: la consulta agotó el tiempo repetidamente, y un número que no podemos verificar vale menos que ningún número.

Cómo se compara con una base que nadie puede consultar

Un conjunto abierto solo resulta interesante si sabes qué le falta, así que aplicamos el mismo recuento al nuestro.

MapMetrics lleva años recogiendo avisos de dispositivos enviados por conductores. La instantánea que contamos reúne 108.008 dispositivos únicos en 106 países: 75.258 aparatos fijos, 27.912 foto rojo, 3.310 puntos de control de tramo y 1.528 instalaciones de límite variable. Los mayores totales nacionales corresponden a Brasil, Rusia, Italia y Estados Unidos.

Las dos cifras no tienen la misma antigüedad, y eso pesa más que la comparación en sí. Los valores de OpenStreetMap son en directo, tomados el 27 de agosto de 2026. La instantánea de avisos se exportó en mayo de 2024. Lee la tabla siguiente como una comparación de cobertura, no como dos mediciones actuales de la misma tarde.

Dos conjuntos de datos, uno construido por quienes editan una base pública y otro por quienes conducen y avisan desde la carretera:

El resultado interesante no es que un conjunto sea mayor. Es que en cuatro de estos diez países dos fuentes independientes se mantienen dentro del diez por ciento, y en tres de ellos el mapa abierto contiene más. Dos comunidades que nunca se coordinaron, con herramientas distintas y motivos distintos, llegan casi al mismo recuento en los dispositivos alemanes y franceses. Para este tipo de dato, difícilmente hay mejor validación cruzada.

Donde divergen, la divergencia merece investigación más que una explicación cómoda. Italia con 2,08 y Portugal con 0,60 marcan los extremos, y como nuestra instantánea es dos años anterior al decreto italiano, ninguna proporción puede ser una reacción a los cambios normativos de este año. La lectura más probable tiene que ver simplemente con dónde estuvo activa cada comunidad: en Italia los avisos llevan años siendo densos, y en Portugal quienes cartografían han trabajado a fondo en un país con menos personas avisando. Una proporción lejos de 1,0 invita a ir a mirar, no demuestra que un lado se equivoque.

Método y límites, con la misma franqueza que antes. Las cuatro colecciones se deduplicaron por coordenadas antes de contar, porque la colección de límite variable guarda cada dispositivo una vez por cada valor de velocidad, 38.250 filas para 1.528 aparatos. Cada registro lleva la misma marca de exportación, 21 de mayo de 2024, y no una fecha de inspección por dispositivo: estas cifras describen lo que contenía esa instantánea, no cuándo se vio cada aparato por última vez. En el esquema existe un campo de verificación que nunca se rellenó. 1.362 puntos caían fuera de cualquier polígono nacional, sobre todo en líneas de costa, y quedan excluidos. Las proporciones frente a un recuento de OpenStreetMap en directo, por tanto, infravaloran nuestro lado allí donde se añadieron dispositivos después de mayo de 2024 y lo sobrevaloran donde se han retirado desde entonces.

Cómo se etiquetan los radares en OpenStreetMap

El esquema es pequeño, y precisamente por eso se llenó.

• highway=speed_camera en un nodo marca el dispositivo físico. Es la etiqueta que soporta todo el volumen.
• Las relaciones type=enforcement aportan el significado. La relación une un miembro con el rol device, la cámara, a un segmento from y otro to, de modo que un tramo controlado de nueve kilómetros es una relación y no dos postes inconexos.
• enforcement=maxspeed separa el control de velocidad de los demás valores del esquema, entre ellos traffic_signals para los foto rojo, average_speed, toll y access.
• maxspeed registra el límite aplicado, que es lo que convierte un punto del mapa en algo con lo que un motor de rutas puede razonar.
• direction registra hacia dónde mira el aparato, para que un dispositivo que solo capta el sentido norte no se represente como si controlara ambos.
• check_date o survey:date, cuando alguien los ha rellenado, indican cuándo estuvo por última vez una persona delante del aparato. En datos de control esto importa más que en casi cualquier otra clase de objeto.

Es el mismo patrón que produjo el registro ALPR de DeFlock: acordar una etiqueta, documentarla y dejar que una comunidad la rellene. Nada de eso necesitó permiso de un fabricante de aparatos ni de una autoridad de carreteras.

Consúltalo por tu cuenta

Pega esto en overpass-turbo.eu y ejecútalo. Devuelve cada radar cartografiado en Alemania, con sus etiquetas, como geometría exportable a GeoJSON.

[out:json][timeout:180];
area["ISO3166-1"="DE"][admin_level=2]->.country;
(
  node["highway"="speed_camera"](area.country);
  relation["type"="enforcement"]["enforcement"="maxspeed"](area.country);
);
out geom;

Cambia DE por FR, IT, ES, NL o cualquier otro código ISO 3166-1 alfa-2. Para contar en lugar de descargar, sustituye la última línea por out count;, que es como se produjo la tabla anterior. Para un extracto del tamaño de una ciudad, sustituye el bloque de área por una caja envolvente en el orden (sur,oeste,norte,este).

Dos notas prácticas. Las consultas de ámbito nacional contra la instancia pública de Overpass agotan el tiempo con frecuencia, así que en producción conviene extraer de un extracto regional de Geofabrik en formato .osm.pbf y filtrar en local, o mantener una instancia propia de Overpass. Y la licencia es ODbL, lo que implica atribución y compartir igual en bases derivadas, no uso libre sin condiciones.

Datos abiertos frente a los registros oficiales

Comparar ambos es lo más útil que puede hacerse con este conjunto de datos, y es la comparación que nadie publica.

La DGT declara 2.472 radares fijos, 295 de tramo, 254 dispositivos de cinturón y móviles, y 600 cámaras semafóricas. OpenStreetMap tiene 2.553 nodos en España. Los totales están cerca, pero no miden la misma población, porque la cifra de OSM mezcla bajo una sola etiqueta aparatos fijos, de tramo y semafóricos mientras quienes contribuyen no los separan con relaciones enforcement.

Esta es la lectura honesta de cualquier comparación de este tipo:

• Los registros oficiales acreditan una situación jurídica. Si un aparato está homologado, verificado, inscrito y por tanto es capaz de generar una multa exigible. La base del ministerio italiano es exactamente eso, y desde el 12 de julio de 2026 un dispositivo no inscrito es un problema jurídico y no cartográfico.
• Los datos cartográficos abiertos acreditan una realidad física. Si alguien pudo ver un aparato desde el espacio público y anotar dónde está. Eso incluye carcasas fuera de servicio, cajas vacías y postes cuyo estado de homologación no conoce nadie fuera del municipio.

Ninguno sustituye al otro. Un dispositivo que existe físicamente pero falta en la lista ministerial es exactamente el caso que hoy recurren los conductores italianos. Un dispositivo que figura en la lista oficial pero ya no existe físicamente es exactamente el caso en el que un navegador se equivoca. Hacen falta ambos conjuntos para ver cualquiera de los dos problemas, y solo uno de ellos puede consultarlo cualquiera.

Lo que el mapa abierto no puede decirte

Los límites, dichos con claridad.

El control móvil está en gran medida ausente. Una furgoneta aparcada tres horas en un puente no es un objeto cartografiable, y la regla de verificabilidad de OSM la excluye con razón. Según el país, los equipos móviles generan una parte importante de todas las multas por velocidad, así que una capa de dispositivos cartografiados infravalora el control de forma sistemática. Los datos avisados por conductores tienen el mismo hueco por otro motivo: el aviso de una furgoneta que ya se ha marchado describe un momento, no un lugar.

La actualidad varía por región, no por país. La cobertura sigue la densidad de quienes contribuyen. Una ciudad alemana con un grupo local activo está casi completa. Una zona rural tres países más allá puede arrastrar dispositivos retirados en 2019. Lee check_date donde exista y trata su ausencia como desconocida, no como garantía de vigencia.

El estado de homologación no está en los datos. Ninguna etiqueta de OSM dice si un aparato italiano figura en la lista ministerial o si un radar español está verificado. Esos hechos viven en registros nacionales y cambian sin ninguna edición del mapa.

La disciplina de etiquetado es desigual. Algunos países cartografían los foto rojo como highway=speed_camera aunque exista un valor propio. Filtra por la relación enforcement cuando la distinción importe para tu caso de uso.

La parte difícil es la jurídica

Publicar ubicaciones de dispositivos es lícito en la Unión Europea. Usar un sistema de aviso en directo al volante a menudo no lo es, y la distinción que importa no es mapa frente a aplicación, sino consulta de base de datos frente a detección de señal. Situación en agosto de 2026:

En otros lugares las reglas difieren, a veces mucho, y cambian. Toma la tabla como la forma del problema y no como asesoramiento jurídico, y comprueba la norma nacional antes de lanzar una función dirigida a conductores en un mercado.

Para quien construye producto, la consecuencia práctica es que el mismo conjunto de datos sostiene funciones muy distintas según la jurisdicción. Un mapa estático de planificación, una capa de análisis de flotas, un estudio de seguridad vial y un aviso en tiempo real a bordo son cuatro objetos jurídicos distintos construidos sobre las mismas coordenadas.

Construir algo con ello

El camino desde la consulta anterior hasta una capa funcional es corto, y consiste sobre todo en los problemas cartográficos habituales más que en particularidades de los dispositivos.

1. Extraer y filtrar. Descarga el extracto regional .osm.pbf, conserva los nodos highway=speed_camera y las relaciones type=enforcement, y resuelve los miembros de las relaciones para que un tramo controlado sea una línea y no dos puntos.
2. Ajustar a la vía. Un nodo está al lado de la calzada, no encima. Asócialo a la vía que rige, o tus cálculos de distancia fallarán por el ancho de la carretera y tu filtro de sentido no funcionará en absoluto. Es un problema de map matching.
3. Arrastrar el límite. Propaga maxspeed desde la relación, para que la capa responda a qué se controla y no solo a dónde.
4. Registrar la procedencia por objeto. Conserva el identificador de OSM, la versión y check_date. Cuando alguien avise de que un dispositivo ya no está, querrás saber qué sabías y cuándo.
5. Renderizar una capa, no un conjunto de datos. Los vector tiles mantienen una capa nacional en unos pocos megabytes y permiten un estilo por mercado, algo que importa cuando la misma capa debe parecer información de planificación en un país y en ningún caso un aviso en directo en otro.

MapAtlas opera la infraestructura de geocodificación, teselas y POI sobre la que se apoya todo esto, con procesamiento en la Unión Europea conforme al RGPD, si prefieres construir la función en lugar de la canalización.

Por qué esto se repite en el mapa abierto

Las cámaras de control de tráfico son la segunda aparición del mismo patrón sobre el que escribimos a propósito de la cartografía de lectores de matrícula, y vale la pena nombrarlo porque volverá a ocurrir.

Una categoría de infraestructura se vuelve discutida. Es visible desde el espacio público, por tanto verificable, que es la única prueba que OpenStreetMap aplica de verdad. Alguien propone una etiqueta pequeña, unas cuantas personas rellenan su propia ciudad, y en pocos años existe un registro mundial que ninguna institución encargó y ningún proveedor controla. Después un regulador cambia las reglas, como hicieron Italia y España este año, y el conjunto abierto resulta ser la única fuente con la que verificar la oficial de forma independiente.

Ahí está el valor duradero, y tiene poco que ver con evitar una multa. Setenta y seis mil dispositivos fueron cartografiados por personas que pasaron por delante. Los registros que determinan cuáles de ellos pueden multar legalmente los compilaron los ministerios. Por primera vez, al menos en Italia, ambas listas existen a la vez, y el trabajo interesante está en la diferencia entre ellas.