El reconocimiento automático de matrículas (ALPR) es el presente, no el futuro del desarrollo tecnológico, que tiene una amplia gama de aplicaciones, desde el control del tráfico hasta el rastreo de vehículos robados. La tecnología ha experimentado mejoras año tras año hasta que el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL) han descubierto nuevas formas de progreso.

Como se prevé a nivel mundial para la tecnología de reconocimiento de matrículas, el mercado estadounidense experimentará un crecimiento significativo. Se prevé que alcance los 3.570 millones de dólares para el año 2023.

Para su negocio, poseer una solución ALPR personalizada individualmente significa la inyección de tecnología en enfoques tradicionales. El enfoque basado en la tecnología puede otorgarle capacidades avanzadas de procesamiento de datos, métodos para optimizar las tareas rutinarias y herramientas de última generación para acelerar la producción y agregar valor a los flujos de trabajo.

Entonces, ¿cómo funciona el reconocimiento de matrículas? Siga leyendo para saber cómo funciona y dónde aplicar soluciones ALPR personalizadas para obtener mejores rendimientos.

ALPR se basa en componentes de Hardware y Software

ALPR permite escanear las placas de todos los vehículos registrados en un estado determinado. Y se necesita un software analítico para clasificar las matrículas de acuerdo con el código de matrícula de cada estado (por ejemplo, en el caso de Massachusetts, el código será M). Los datos se pueden utilizar para una variedad de propósitos: seguridad y vigilancia, gestión del tráfico, cobro de peajes, control de estacionamiento o ubicación del vehículo en el mapa.

Una parte importante de un sistema ALPR es una cámara. Una cámara captura el número de matrícula de un vehículo detenido o en movimiento y ayuda a identificar un vehículo sospechoso, por ejemplo. Esta cámara puede colocarse en un objeto estacionario o montarse en el vehículo.

Cámaras ALPR estacionarias

Fuente: Commons.wikimedia.org

Las cámaras ALPR estacionarias, colocadas en ubicaciones fijas, pueden grabar todos los automóviles que ingresan a un área particular de la carretera. Esto puede ser especialmente difícil al monitorear una carretera que tiene dos o más carriles con tráfico opuesto en cada uno de ellos. Con una sola cámara que captura los datos a la vez, un conductor puede pasar fácilmente por una cámara de tráfico sin que se note, y una cámara no capturará ningún accidente. La mejor solución a este problema es tener varias cámaras ALPR en diferentes ubicaciones que graben al mismo tiempo.

Además de eso, las cámaras ALPR son capaces de obtener un vehículo en un video corto. Este video se puede cargar instantáneamente en un servidor central para mantener toda la información en un solo lugar, disponible para su visualización posterior.

Cámaras ALPR móviles

Fuente: Flickriver

Las cámaras ALPR móviles se pueden ver a menudo conectadas a patrullas policiales. Por ejemplo, pueden capturar matrículas, hora y fecha cuando el automóvil está estacionado, o pueden ayudar a la policía a monitorear las áreas de la ciudad donde los ciudadanos están alarmados. Las cámaras pueden grabar en cualquier momento del día y en cualquier condición climática. Por lo tanto, tienen aplicaciones de usos múltiples, que involucran la gestión del tráfico y las carreteras, la prevención y el rastreo de delitos, la detección de vehículos robados, la recuperación de matrículas robadas o perdidas, y más.

Los datos ALPR grabados por las cámaras no son privados y no proporcionan información personal a terceros. El período de almacenamiento de datos en la base de datos ALPR es normalmente de cinco años.

Visión por computadora y OCR para Tecnología de Reconocimiento de Matrículas

El software analítico traduce imágenes fijas y videos en caracteres legibles por máquina. Los modelos de aprendizaje automático, incluidos los que alimentan la tecnología de reconocimiento de matrículas, requieren grandes cantidades de datos. Los sistemas ALPR proporcionan suficientes datos de la formación de modelos. Y los algoritmos de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) respaldan las soluciones ALPR personalizadas.

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El OCR es una tecnología potente pero compleja. Depende de una base de datos de imágenes de calidad donde se recopilan varias imágenes, lo que permite al algoritmo encontrar una coincidencia entre las dos imágenes. Un software de primera categoría capaz de manejar fuentes específicas, colores, dos o más filas e imágenes borrosas es una excelente manera de acelerar el trabajo de los operadores humanos, ya que el algoritmo puede completar operaciones muchas veces más eficientes. El proceso de OCR consta de seis algoritmos que, en combinación, garantizan una salida precisa.

• Adquisición de imágenes

Hay una diferencia entre la captura de imágenes de matrículas y el reconocimiento de imágenes. Para reconocer una imagen por una cámara, la técnica de visión por computadora es responsable. Es un método que permite el procesamiento automático de imágenes fijas o videos e identificar objetos en una imagen o fotograma de video en función de sus ubicaciones en la escena. Las herramientas de visión por ordenador funcionan sobre la base de un conjunto de reglas predefinidas y permiten encontrar patrones o identificar objetos en una imagen de un vehículo. Por ejemplo, si hay varios vehículos en la imagen, en el centro y en la parte superior, una computadora identificará dos matrículas.

En cuanto a la pila tecnológica, en InData Labs, utilizamos comúnmente Python y la biblioteca OpenCV que nos permite entrenar algoritmos de visión artificial para el reconocimiento de matrículas.

• Localización de imagen

Para cada fotograma del vídeo, hay una función de localización (una fórmula matemática) que determina lo que significa un área en particular de la imagen. La distancia desde la cámara, el ángulo y la dirección en que viaja el vehículo en el momento de la captura es lo que importa. Todo esto se puede usar para saber si el vehículo está en movimiento o, por ejemplo, en un semáforo.

Las placas de matrícula de forma rectangular son mucho más fáciles de identificar. Sin embargo, puede haber varios objetos rectangulares en un vehículo. Para identificarlos a todos, el algoritmo tiene en cuenta características especiales que ayudan a reconocer un objeto como una matrícula.

• Dimensionamiento, Orientación y Normalización de la imagen

La distorsión de la imagen es otro desafío para el algoritmo de reconocimiento de matrículas. La tarea es llevar una imagen a un tamaño óptimo y proporciones correctas.

El algoritmo detecta varios vehículos desde múltiples ángulos al mismo tiempo. El número de vehículos que la tecnología permite capturar depende del tamaño de la imagen capturada.

El algoritmo también necesita regular el contraste y el brillo de la imagen de la matrícula capturada. Se utilizan umbrales para controlar esos parámetros.

La imagen de un automóvil en movimiento suele ser más compleja que la de un automóvil estacionario. Además, el clima y las condiciones de luz ambiental diurna y nocturna dan como resultado la captura de muchas imágenes borrosas. Sin embargo, el uso de software ALPR personalizado avanzado puede ayudar a abordar todos los desafíos anteriores.

• Segmentación de caracteres

La segmentación de caracteres funciona bien para detectar todas las partes constituyentes de diferentes tipos. El algoritmo divide una imagen de matrícula en trozos. Fragmenta el número de una placa en letras y números y segmenta caracteres en función de parámetros como el color, la distancia entre caracteres, la fuente, la estructura, etc.

• OCR

En este punto, la imagen capturada está lista para traducirse a texto alfanumérico. El texto se puede usar como entrada para el algoritmo, cuya tarea es verificar la información comparando el número reconocido con lo que está almacenado en una base de datos.

• Análisis sintáctico y geométrico

Al analizar cada número o letra reconocidos, el algoritmo puede clasificarlos en las clases correspondientes. Los criterios para dar forma a estas clases dependerán de la complejidad de la matrícula capturada.

Tales son las etapas de trabajo de los algoritmos que, paso a paso, acercan al usuario al resultado que se puede emplear para lograr diferentes objetivos de negocio.

Aumente su negocio con la solución ALPR personalizada

Los sistemas ALPR personalizados son populares en todo el mundo para ayudar con muchos procesos relacionados. La implementación exitosa de tales soluciones depende del país, las características específicas de la ubicación y los estándares utilizados para las placas de matrícula.

Entre las aplicaciones de ALPR que puede considerar para su negocio, se encuentran:

• Administrar las instalaciones de estacionamiento. Controlar las puertas con la ayuda de una solución automatizada puede facilitar el monitoreo de las operaciones de entrada/salida y pago de vehículos. Además, se puede restringir el estacionamiento de algunos vehículos listados.
• Cobro electrónico de peaje. Los sistemas ALPR personalizados se pueden utilizar para supervisar carreteras de peaje, puentes,túneles, etc., y para cargar a los conductores sin pasar por el trabajo manual asociado.
• Control de acceso. Será más fácil supervisar los permisos de entrada en los aeropuertos y lugares restringidos para algunas categorías de vehículos.
• Controlar el movimiento del tráfico. ALPR es capaz de leer matrículas y recopilar datos de ubicación de vehículos, por ejemplo, para las necesidades de las agencias de carreteras.
• Recibir alertas y prevenir delitos. Estos sistemas envían notificaciones automáticas sobre la captura de vehículos que están en una lista de vigilancia.
• Control de tráfico. ALPR facilita el ejercicio del control sobre el respeto de las normas de tráfico por parte de los conductores y ayuda a capturar las matrículas de los vehículos que pasan por un semáforo en rojo o rompen el límite de velocidad.

Conclusión

El reconocimiento automático de matrículas o de matrículas necesita cámaras de alta calidad diseñadas y ajustadas a diferentes condiciones. Las cámaras deben montarse de forma segura, ya sea en un vehículo o en un lugar fijo, de manera que puedan ver las carreteras y el entorno circundante.

El software ALPR de primera clase orientado al cliente permitirá a las cámaras leer las matrículas durante el día o la noche, en condiciones de visibilidad buenas o malas y en cualquier clima. El software funciona con imágenes preprocesadas cuando la imagen está preparada para ser utilizada para el reconocimiento óptico de caracteres. Estos sistemas también funcionan con videos y abordan los registros de video con el mismo éxito.

En InData Labs, estaremos encantados de ayudarle con el desarrollo de un software de reconocimiento de matrículas personalizado a sus necesidades. Al optar por nuestros servicios, usted elige la calidad, confiabilidad y eficiencia de su nueva solución generadora de valor.

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