Revista Telecomunicaciones 159

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ENFOQUES

Aplicaciones y tecnologías en la lectura de matrículas Carlos Maroto, Daniel Valencia, Fernando Pascual Ingenieros de Telecomunicación de BCN Projecta Associats

Actualmente, las instalaciones de lectura de matrículas mediante el uso de cámaras en aplicaciones de seguridad, control de accesos, movilidad y medio ambiente, se encuentran en auge. Estos sistemas suelen englobarse bajo las siglas ALPR (Automatic License Plate Recognition). Normalmente, son las policías locales u otros cuerpos policiales quienes promueven las instalaciones. En el caso de Cataluña, el cuerpo de Mossos d’Esquadra está entablando convenios con municipios pequeños para la instalación de estos equipos, de tal forma que el Ayuntamiento realiza la instalación y mantenimiento mientras la policía autonómica explota los datos.

DIFERENCIAS ENTRE TECNOLOGÍAS: OCR Y NNT-DEEP LEARNING En el mercado existen dos tecnologías diferenciadas. La primera de ellas se basa en el Reconocimiento Óptico de Caracteres u OCR (Optical Character Recognition). La segunda, en la Tecnología de Redes Neuronales o NNT (Neural Network Technology) que recurre al llamado Aprendizaje Profundo o Deep Learning. OCR convierte en texto los caracteres que aparecen en una imagen. Para ello, se compara la imagen captada de un carácter de dos niveles de gris con una base de datos de patrones que contiene todos los caracteres posibles. El resultado de dicha comparación es la identificación del carácter de la imagen original. La tecnología NNT-Deep Learning se basa en la Inteligencia Artificial (IA) que permite identificar en una imagen no sólo caracteres sino también otro tipo de imágenes

APLICACIONES Las principales aplicaciones en el mercado son:

Control de matrículas para la detección de vehículos incluidos en listas negras (robados, sin ITV, órdenes de alejamiento, etc.).

Control de accesos a zonas restringidas (listas blancas).

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Zona de acceso a residentes (ZAR). Zonas de bajas emisiones (ZBE). Extracción de datos para estadísticas de movilidad que permitan la toma de decisiones en este ámbito, como por ejemplo la tipología de los vehículos, los vehículos por tramos horarios y fechas, los vehículos contaminantes, etc.


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