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4 puntos a conocer sobre el reconocimiento automático de matrículas

Sumario
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La lectura automatizada de matrículas (LAPI) se utiliza principalmente para dos casos de uso diferentes:

A) Procesos de seguridad: localizar o seguir un vehículo específico
B) Procesos de transporte: pago de estacionamiento, autorización de peajes, zonas de bajas emisiones, que representan el círculo restringido de grandes ciudades europeas como Londres, París, Madrid o Barcelona.

Si está buscando una tecnología para automatizar el reconocimiento de matrículas, este artículo le ofrecerá una visión general de 4 puntos importantes para seleccionar un sistema ALPR (Automatic License Plate Recognition).

Primero, recordemos que la solución es un conjunto compuesto por:

  • Red de cámaras: circuito cerrado de televisión existente, cámaras para control de cumplimiento de normas de tráfico o diseñadas específicamente para esta tarea, como la Siemens Sicore II.
  • Un software ALPR que procesa los datos de las cámaras.

¿Cómo funciona el software?

Entonces, ¿cómo saber qué software ofrece un buen rendimiento?

Una solución sólida debe ofrecer:

  • Alta tasa de precisión
  • Velocidad de procesamiento potente
  • Alta tolerancia en cuanto a datos de entrada
  • Cobertura de una amplia gama de matrículas

¿Es el OCR el elemento clave?
El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es un método que convierte imágenes digitales en texto electrónico.

La salida del OCR es un código ASCII que contiene el texto de la matrícula y que puede ser comparado con bases de datos existentes que contienen información adicional sobre el propietario del vehículo, su distintivo ambiental, etc.

OCR ANPR

Si los vehículos no están autorizados para ser detectados o entrar en carreteras de peaje, se pueden generar multas automáticamente.

La característica de calidad más importante y delicada: la tasa de precisión del OCR

Supongamos que alguien le ofrece una tasa de precisión del OCR > 96%. En ese caso, una matrícula con 7 caracteres debe tener una tasa de reconocimiento de al menos 99.5% para cada carácter.

(0.995)^7 = 0.9655 = 96.55%. Si esa fuera la tasa global, la tasa total del OCR se multiplica por todas las tasas de reconocimiento de cada subalgoritmo mencionado antes y probablemente sea incluso inferior al final. Así que, ¡cuidado con la tasa de precisión al elegir un software y profundice preguntando a sus proveedores!

Las cámaras deben ser suministradas por un especialista

La configuración completa tiene otra característica esencial: la calidad de la tecnología de adquisición de imágenes, la cámara y la iluminación. Los algoritmos OCR y los subalgoritmos funcionan con más precisión si son soportados por hardware de buena calidad. Existen proveedores que ofrecen cámaras específicamente compatibles con ALPR.

Por ejemplo, Siemens proporciona con su Sicore II una cámara de imagen de alta calidad. Está operativa en varios proyectos en Reino Unido y mantiene generalmente una calidad alta en diferentes condiciones meteorológicas. Alta calidad en este caso significa: nitidez, contraste, iluminación, ángulo de visión, etc. Por lo tanto, si aún no ha instalado un sistema de cámaras, revise estos puntos antes de comprar. Siemens, Jenoptik, HIKVision y Kapsch TrafficCom son buenas marcas para comenzar. No olvide que ejecutar un software ALPR con cámaras IP normales puede provocar una caída en las tasas de precisión.

No olvide la integración con su VMS

Suponiendo que utilice un sistema de gestión de video (VMS), es posible incluir cualquier software ALPR que ofrezca una interfaz abierta y un kit de desarrollo, como openALPR o el software de reconocimiento ARH CARMEN. Ambos son flexibles en términos de integración hardware y software. Si su VMS es uno de los sistemas líderes del mercado, como Milestone o Genetec, ambos ofrecen complementos ALPR para sus VMS. Genetec se enfoca en la automatización de la recaudación de peajes con su complemento ALPR.

Si desea implementar un software ALPR, un sistema VMS completo o incluso una solución llave en mano para su sala de control, ¡no dude en contactarnos!

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