La evolución de la tecnología ha permitido la innovación de muchos equipos útiles para facilitar el esfuerzo humano. El reconocimiento automático de matrículas, al ser una de esas tecnologías, se está generalizando en todo el mundo.
Es una tecnología eficiente que ayuda a rastrear infracciones de tránsito, administrar situaciones de estacionamiento y beneficiar muchas otras actividades dependientes del usuario. Los sistemas ANPR son altamente confiables y están diseñados con tecnologías de punta como AI que los hacen extremadamente precisos y funcionales.
Entonces, en este blog, cubriremos algunos aspectos cruciales del sistema de reconocimiento de matrículas para mejorar su comprensión de este sistema. ¡Empecemos!
¿Qué es ANPR?
ANPR o Reconocimiento automático de matrículas es una tecnología de visión por computadora que lee automáticamente las matrículas de los vehículos sin interacción humana aprovechando un software especializado. ANPR utiliza imágenes de cámara en tiempo real para capturar e identificar con precisión cualquier número de matrícula.
La tecnología ANPR está impactando enormemente en la industria del transporte, ya que la identificación de matrículas de vehículos puede servir para varios propósitos, tales como:
- Modelado de macros de transporte
- Encuestas OD (Origen-destino)
- Peaje
- Encuestas de tiempo promedio de viaje
- Medida de velocidad
- Clasificación avanzada de vehículos
El reconocimiento automático de matrículas también se conoce a menudo por los nombres de pila:
- LPR (reconocimiento de matrículas)
- Identificación automática de vehículos (AVI)
- Reconocimiento de Matrículas de Automóviles (CPR)
- Lector de Matrículas (CPR)
- Reconocimiento automático de matrículas (ANPR)
- Reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para automóviles
¿Cómo funciona el ANPR?
El funcionamiento de ANPR es bastante simple. El ANPR utiliza un software de reconocimiento óptico de caracteres para detectar las matrículas de los vehículos. Las cámaras del dispositivo capturan imágenes de las matrículas que luego son procesadas por el software.
Durante el procesamiento de la imagen, el software identifica los caracteres y verifica su secuencia para convertir la imagen de la matrícula en texto. El sistema utiliza luz infrarroja por la noche para detectar el número del vehículo y capturar imágenes.
Los sistemas ANPR generalmente se componen de:
- Una unidad de captura de imagen digital.
- Una unidad de procesamiento.
- Iluminación infrarroja.
- Varios algoritmos para análisis de video.
¿Cuáles son los beneficios clave de ANPR?
ANPR ofrece muchos beneficios del mundo real que la convierten en una tecnología muy popular en los tiempos actuales. Algunas de las ventajas destacables son:
- Automatización de tareas manuales.
- Gestión eficaz del espacio
- Mejor gobernanza
- Mejora de la experiencia del cliente
- Ejecución más rápida de los procesos.
Además de los beneficios, aquí hay algunos casos de uso para conocer la tecnología de reconocimiento de matrículas:
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Gestión de estacionamiento
No más pérdidas de tiempo administrando sus multas de estacionamiento y arriesgando multas por pagos de multas inexactos, ya que ANPR ofrece una solución integrada para identificar vehículos individuales y realizar una gestión de estacionamiento eficiente.
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Violación de tráfico
El departamento de aplicación de la ley tiene el mayor caso de uso de los sistemas ANPR. Estos se utilizan para el reconocimiento de matrículas de vehículos que infringen las leyes de tránsito.
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Pagos de peaje
El sistema ANPR ha hecho que el trabajo de pago en la cabina de peaje sea sencillo, ya que el dispositivo detecta automáticamente el número de su vehículo y le cobra automáticamente el monto del peaje.
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Análisis del tiempo de viaje
Una aplicación útil de ANPR es el análisis del tiempo de viaje, que registra y muestra el tiempo de viaje cuando se desplaza desde el origen hasta el destino.
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Seguridad del parque comercial
La tecnología ANPR puede abordar y resolver de manera eficiente el problema del estacionamiento no autorizado que a menudo genera problemas y peleas innecesarias.
¿Cómo se pueden entrenar los modelos de IA para entrenar con precisión los modelos ANRP?
Entrenar un modelo de IA no es pan comido. Requiere mucho tiempo, energía e implementación de las decisiones correctas para que funcione sin fallas. El entrenamiento de IA comienza con datos. Al entrenar IA, su motivo para que la máquina recopile datos, los interprete, aprenda de ellos y los aplique correctamente al proceso. Los modelos primero deben ser entrenados en el conjunto de datos.
Los conjuntos de datos contienen una gran cantidad de información que el modelo aprende a leer y examinar. Además, toma decisiones basadas en los datos proporcionados. Para que este sistema se diseñe a la perfección, hace falta el trabajo duro y la inteligencia de varios ingenieros.
Lo bueno de la IA es que una vez que programa un modelo de IA para aprender y aplicar correctamente su inteligencia al proceso, puede entrenar más a otros modelos con bastante facilidad. Usando unas pocas líneas de códigos y aprovechando modelos previamente entrenados, puede crear modelos ANRP entrenados que se pueden implementar en múltiples ubicaciones.
Además, aprenda sobre el proceso de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) ¡Leer aquí!
¿Cómo ayuda Shaip a generar conjuntos de datos de matrículas de vehículos?
La demanda de conjuntos de datos automotrices para entrenar modelos ML está aumentando enormemente. Es por eso que el experimentado equipo de ingenieros y expertos en TI de Shaip utiliza herramientas avanzadas de anotación de imágenes y videos para agilizar todo el proceso.
Al aprovechar las herramientas de anotación avanzadas, los equipos hacen que el etiquetado de imágenes de vehículos sea preciso y funcional para todos los casos de uso. Las cosas capturadas en las imágenes y videos se clasifican en objetos cuadro por cuadro.
Además, se utilizan múltiples técnicas para detectar con precisión la matrícula automática. Algunas de las técnicas incluyen:
- Lidar
- Cajas delimitadores
- Anotación de polígono
- Segmentación semántica
- Seguimiento de objetos
En total, Shaip es uno de los principales proveedores de servicios de capacitación en inteligencia artificial para entrenar modelos ANPR para proporcionar funciones sin errores a un precio rentable.
¿Quieres saber más? Lea de nuestra sección de datos de entrenamiento de vehículos autónomos
Resumen
El Reconocimiento Automático de Matrículas es una gran tecnología para eliminar los esfuerzos humanos y sustituirlos por un sistema avanzado que proporciona resultados rápidos y efectivos. Además, el número de casos de uso de esta tecnología es numeroso, lo que justifica su creciente demanda. Entonces, si usted también necesita dicha tecnología o desea entrenar sus modelos ANRP, póngase en contacto con nuestros expertos en IA de Shaip.
