El sistema de reconocimiento de placas o matrículas (LPR), que una vez fue el estándar de oro para el rastreo y la seguridad, ahora se ha convertido en solo un componente de un panorama cada vez más intrincado. Este cambio se debe a los rápidos avances en la tecnología y sus implicaciones tanto para las agencias de seguridad, como para los delincuentes.
En el siguiente artículo, exploraremos el complejo mundo del rastreo de vehículos y profundizaremos en por qué reconocer matrículas ya no es suficiente en el mundo acelerado de hoy, especialmente cuando el crimen de motocicletas y otros delitos sofisticados están en aumento.
Tabla de contenidos
- ¿Qué es el reconocimiento de placas o matrículas (LPR)?
- Fases del reconocimiento de matrículas (LPR)
- Tipos de tecnologías de reconocimiento de matrículas (LPR)
- Industrias que utilizan el reconocimiento de matrículas (LPR).
- Limitaciones del reconocimiento de placas (LPR)
- El auge del crimen de motocicletas: una amenaza creciente.
- vehicleDRX: Una revolución en la detección de comportamientos sospechosos.
¿Qué es el reconocimiento de placas o matrículas (LPR)?
El reconocimiento de placas o matrículas (comúnmente denominado LPR) es una tecnología implementada en un sistema inteligente que permite a las cámaras detectar y capturar imágenes de matrículas de diversos vehículos como motocicletas, coches, camiones o remolques.
En un mundo con casi mil quinientos millones de vehículos en 2023, la automatización del reconocimiento de matrículas es esencial para mantener algún tipo de registro y orden en las calles, autopistas o estacionamientos.
La tecnología LPR recopila imágenes de transmisiones en vivo o grabadas y transforma la información en bases de datos que se pueden consultar para varios propósitos, como seguridad, aplicación de la ley, control del tráfico o eficiencia en el estacionamiento.
Esta tecnología permite recopilar una gran cantidad de información útil a partir de una imagen o video, como la hora, el lugar, la dirección o la velocidad de un vehículo. También puede ayudar a identificar el modelo del vehículo, su origen o si está listado con alguna alerta de seguridad. Además, estos datos pueden ayudar a identificar otra información útil, como el nombre del conductor, su número de licencia y si hay información de contacto sobre el conductor en las bases de datos disponibles.
Para hacer que LPR sea más preciso, el algoritmo que lo controla puede ser entrenado para leer solo matrículas específicas (por ejemplo, solo de un estado) o puede ser entrenado para reconocer matrículas de todo un país, lo que significa diferenciar entre diversas fuentes, colores, diseños o tamaños.
Como se puede ver, se puede recopilar mucha información y alimentar a un sistema mejorado con LPR. El tipo y la cantidad de datos recopilados dependerán del propósito del LPR; por ejemplo, mientras que una cámara de la policía puede recopilar el número de licencia y el nombre del conductor de un coche sospechoso, esa información podría no ser relevante para una cámara de estacionamiento.
Fases del reconocimiento de placas (LPR)
Aunque el reconocimiento de matrículas pueda parecer una tarea inmediata, en realidad es un proceso con diferentes etapas, cada una con una función particular que resulta en todos los datos mencionados anteriormente. Explicaremos las cuatro fases del LPR necesarias para que funcione con precisión y eficiencia.
Localización
La primera parte del proceso después de que la cámara captura la imagen de un coche en movimiento o estacionado es la localización, que implica el uso de algoritmos para identificar la ubicación de las matrículas en una imagen.
Esto puede parecer una tarea sencilla, pero el sistema debe descartar automáticamente cualquier dato innecesario en la imagen (como otros objetos con texto) mientras también reconoce la forma o el tamaño de la matrícula para determinar con precisión que es una matrícula.
Segmentación
Una vez que se ha localizado con precisión una matrícula en una imagen, los sistemas LPR tienen la tarea de segmentar los caracteres dentro de la matrícula. Esto significa que los algoritmos deben reconocer la zona específica que contiene cada caracter dentro de la matrícula. Esto garantiza que cada caracter se pueda leer de manera clara y precisa.
Identificación
Esto implica el proceso real de reconocer los caracteres en cada zona previamente segmentada. Este paso hace posible obtener el número de matrícula completo de un vehículo. Con esto, los datos casi están listos para ser enviados a la base de datos para un reconocimiento preciso de la matrícula. Sin embargo, es necesario un último paso.
Regionalización
Esta fase final en el proceso de reconocimiento de matrículas se asegura de que no haya ambigüedades en caracteres que podrían ser idénticos, según la región a la que pertenezca la matrícula.
Usando corrección sintáctica regional, los caracteres identificados en el paso anterior se confirman como I en lugar de 1s, Os en lugar de ceros y Bs en lugar de 8s, entre otras posibles confusiones.
Tipos de tecnologías de reconocimiento de matrículas (LPR)
El reconocimiento de matrículas utiliza diferentes tipos de tecnologías para recopilar información de imágenes y videos.
Al mismo tiempo, se requieren diferentes tipos de dispositivos o bases de datos para tareas específicas. En esta sección, explicaremos las tecnologías más importantes utilizadas por LPR, desde cámaras hasta bases de datos especiales.
ALPR ESTACIONARIO
Los Lectores Automáticos de Matrículas son los sistemas de cámaras que generalmente recopilan las imágenes y grabaciones para que pueda comenzar el proceso LPR. Los ALPR estacionarios, como su nombre indica, son cámaras ubicadas en un lugar fijo y que no se pueden mover. Podrían estar instalados en lugares específicos como semáforos, puertas de instalaciones, postes telefónicos, peajes de autopistas o estacionamientos.
Por lo general, están conectados a un sistema central que recopila información de otros ALPR estacionarios en un lugar determinado para extraer datos como la dirección y velocidad de un automóvil. Varias cámaras ALPR pueden trabajar juntas para monitorear un solo lugar y mantenerlo seguro o controlado. Estos también son esenciales para el control del tráfico en calles o autopistas, así como para la aplicación de la ley en las ciudades.
ALPR MÓVIL
Estos tipos de cámaras se pueden mover de un lugar a otro para leer las matrículas de los automóviles en la carretera o durante eventos emergentes sin cámaras estacionarias instaladas (por ejemplo, carreras de automóviles o festivales de música).
Las cámaras móviles son a menudo utilizadas por oficiales de patrulla que las encienden al inicio de un turno para acceder de inmediato a información relevante en caso de que un automóvil esté involucrado en un delito o se esté cometiendo una infracción de tráfico.
Esta tecnología reciente ha ayudado a las fuerzas del orden a reconocer matrículas de manera más rápida y eficiente, ahorrando tiempo y esfuerzo, mientras mantiene seguros tanto a los oficiales como a los ciudadanos.
BASES DE DATOS ALPR
Al igual que todas las tecnologías potenciadas con IA, las cámaras ALPR tienen acceso a bases de datos que recopilan información de una amplia gama de fuentes. Tan pronto como se identifica correctamente una matrícula, podría cotejarse con una base de datos para obtener datos relevantes sobre el conductor o el vehículo.
Estas bases de datos pueden ser privadas o públicas. Por ejemplo, las cámaras ALPR pertenecientes a la policía podrían usar una base de datos con los registros públicos de un automóvil o su conductor.
Por otro lado, las cámaras ALPR privadas en un estacionamiento pueden recopilar información sobre ciertos autos y verificar en la base de datos si el vehículo tiene acceso a un área de estacionamiento específica durante un tiempo específico.
HOTLISTS
Las hotlists son un tipo específico de base de datos utilizada principalmente en asuntos de seguridad y aplicación de la ley. Estas listas incluyen matrículas de interés que los sistemas ALPR marcarán en caso de reconocerlas. Estas matrículas pueden pertenecer a vehículos robados, vehículos involucrados en un delito o incluso vehículos con registros vencidos. Se enviará una alerta al sistema y los oficiales serán notificados de inmediato, reduciendo significativamente su tiempo de respuesta.
Industrias que utilizan el reconocimiento de matrículas (LPR)
El reconocimiento de matrículas (LPR) se ha convertido en una tecnología esencial en varias industrias en todo el mundo debido a sus beneficios en seguridad, control del tráfico y detección de vehículos.
En esta sección, exploraremos cómo el reconocimiento de matrículas ha sido utilizado por diversas industrias y los beneficios que proporciona.
Minorista (Estacionamiento)
El LPR puede implementarse en los estacionamientos de tiendas minoristas. Al detectar el flujo de vehículos dentro y fuera de las instalaciones de la tienda, la operación de estacionamiento puede automatizarse y mejorarse. Se puede otorgar o negar el acceso a ciertos vehículos de forma remota, sin necesidad de una cabina de seguridad.
Además, el LPR podría ayudar a la tienda a tener un mejor control de los espacios de estacionamiento y al mismo tiempo recopilar estadísticas precisas de las horas en las que hay más clientes, el tiempo que pasan en la tienda y la frecuencia con la que un automóvil en particular visita, entre otros datos útiles.
Industrial (Control de Calidad)
El reconocimiento de matrículas (LPR) se puede usar en plantas industriales para llevar un registro de proveedores de productos u otros automóviles que ingresan a las instalaciones.
Se pueden enviar señales al sistema cada vez que un proveedor de productos llega o sale de los espacios de estacionamiento, lo que ayuda a tener un mejor control de los espacios y de los horarios de entrega. Esto suele resultar fundamental para una entrega eficiente y sin problemas.
Ciudades Inteligentes (Control del Tráfico)
Las ciudades inteligentes son áreas urbanas que han implementado un sistema complejo de tecnologías para mejorar y asegurar el correcto funcionamiento de ciertos servicios como la seguridad, la iluminación pública y el transporte público, entre otros.
El LPR ha demostrado ser esencial para el control del tráfico dentro de estas ciudades, ya que puede monitorear el flujo de tráfico en ciertas calles y al mismo tiempo identificar vehículos involucrados en accidentes para enviar alertas a las autoridades pertinentes.
Fuera de las ciudades, el LPR también puede ayudar con la recaudación de peajes al identificar los automóviles que usan las autopistas o carreteras y automatizar el proceso.
Fuerzas del Orden (Detección de Vehículos)
El reconocimiento de matrículas ha sido revolucionario en asuntos de aplicación de la ley y seguridad pública. Los departamentos de policía han estado utilizando sistemas inteligentes con LPR para detectar en tiempo real las matrículas de vehículos de interés, como robados, buscados o sin seguro.
Utilizando la red de cámaras ALPR estacionarias o móviles distribuidas por toda la ciudad, los centros de comando pueden monitorear las calles 24/7. Esto ha ayudado a reducir el número total o parcial de robos de vehículos y también ha hecho posible detectar y seguir cualquier vehículo que se esté utilizando como herramienta para cometer un delito.
De esta manera, el LPR puede ayudar a las fuerzas del orden a crear ciudades más seguras y proteger los vehículos, que son una necesidad para muchas personas en todo el mundo.
4 INDUSTRIAS QUE UTILIZAN EL RECONOCIMIENTO DE MATRÍCULAS (LPR)
Limitaciones del reconocimiento de matrículas
A pesar de que el reconocimiento de matrículas (LPR) ofrece numerosas ventajas, está lejos de ser infalible. Depender exclusivamente de la tecnología LPR en una sociedad como la nuestra sociedad en constante evolución y las múltiples amenazas que enfrenta, conlleva múltiples desafíos.
Estos son algunos problemas inherentes a los sistemas de reconocimiento de matrículas (LPR):
Condiciones Ambientales
Los sistemas LPR pueden fallar bajo diferentes condiciones de luz. La noche o los días nublados pueden afectar la claridad de las imágenes capturadas. Además, condiciones meteorológicas adversas como lluvias intensas o nevadas pueden ocultar la matrícula, dificultando la capacidad del sistema para descifrarla.
Obstrucciones
Elementos como el barro, suciedad u otras formas de escombros pueden oscurecer las matrículas. Incluso una placa ligeramente oculta puede afectar la precisión del sistema.
Desenfoque por Movimiento
Especialmente relevante para los ALPR móviles o vehículos que pasan a altas velocidades, el desenfoque por movimiento es un gran desafío. Capturar una imagen nítida se vuelve una batalla constante con sistemas LPR debido a la alta velocidad de algunos vehículos.
Variabilidad en Diseños de Placas
Las matrículas no están estandarizadas a nivel global. Sus diseños varían enormemente, y cada región o país presenta fuentes, colores y diseños únicos. Los sistemas LPR deben ser lo suficientemente versátiles para adaptarse a esta gran diversidad.
Identificaciones Erróneas
A pesar de su eficiencia, los sistemas LPR no son inmunes a errores. Ocasionalmente pueden producir falsos positivos, confundiendo un número de matrícula o interpretando erróneamente un caracter.
Implicaciones de Privacidad
Existe una delgada línea entre la vigilancia para la seguridad y la infracción de la privacidad. Los extensos datos que acumulan los sistemas LPR pueden ser una espada de doble filo. En manos equivocadas, o sin la regulación adecuada, esta información podría comprometer la privacidad individual.
Dadas estas limitaciones, es imperativo refinar y complementar continuamente los sistemas de reconocimiento de placas (LPR) para garantizar que cumplan su propósito de manera efectiva y respondan adecuadamente a amenazas modernas críticas, como el delito en motocicletas.
LIMITACIONES DEL RECONOCIMIENTO DE MATRÍCULAS (LPR)
El auge del crimen en motocicletas: Una amenaza creciente
Los delitos en motocicletas presentan un desafío único para los sistemas de reconocimiento de placas (LPR), ya que no están adecuadamente equipados para ayudar a los agentes de seguridad a prevenir y responder a este problema.
Tendencias recientes han mostrado un aumento en delitos relacionados con motocicletas, especialmente en regiones de América Latina.
Las motocicletas son a menudo objetivo debido a su tamaño, facilidad de robo y la velocidad con la que pueden evadir la captura.
Estas son algunas de las razones por las que las motocicletas se utilizan cada vez más para cometer delitos, afectando a la eficicencia de los sistemas de reconocimiento de placas (LPR):
- Tamaño y Posición: Las matrículas de las motocicletas generalmente son más pequeñas y a veces están posicionadas de una manera que puede ser difícil de capturar por las cámaras, especialmente desde una distancia o ángulos específicos.
- Velocidad: Las motocicletas pueden maniobrar fácilmente entre el tráfico y acelerar rápidamente, lo que dificulta que los sistemas LPR obtengan una captura clara de sus matrículas.
- Uso en Delitos: Su agilidad y velocidad hacen de las motocicletas un vehículo preferido para ciertos delitos, como robos al paso. Su capacidad para escapar rápidamente y mezclarse hace que sea esencial que los sistemas LPR se adapten y mejoren.
Abordar esto requiere un cambio de enfoque hacia las particularidades del comportamiento delictivo impulsado por motocicletas e innovar la tecnología para identificar, alertar y ayudar a los agentes de seguridad a responder a tiempo.
Si quieres conocer más sobre la problemática de los delitos en México y su impacto en México, visita nuestro artículo sobre Homicidios, asaltos a mano armada y robos: los delitos más comunes cometidos en motocicletas en México y el papel de la videovigilancia con IA.
vehicleDRX: Una revolución en la detección de comportamientos sospechosos
vehicleDRX es el siguiente paso en el monitoreo inteligente de delitos en motocicletas, ya que es el único producto en el mundo capaz de identificar comportamientos sospechosos en motocicletas. Además, puede buscar y rastrear de forma autónoma cualquier vehículo de interés.
En otras palabras, mientras que los sistemas de reconocimiento de placas (LPR) se centran en las matrículas para identificar y monitorear delitos, vehicleDRX va un paso más allá al centrarse en comportamientos y patrones, aprovechando toda la tecnología de las redes de videovigilancia actuales.
Estas son algunas de las ventajas que vehicleDRX tiene sobre los sistemas de reconocimiento de matrículas (LPR):
- Análisis de Comportamiento: VehicleDRX puede analizar el comportamiento de un vehículo, observando patrones o actividades sospechosas. Por ejemplo, si un vehículo se encuentra merodeando en una zona en particular o se encuentra en la escena de varios incidentes, VehicleDRX puede señalarlo.
- Tecnología plug and play: Se adapta a cualquier red de videovigilancia en un centro de comando.
- Rastreo autónomo de vehículos de interés.
- Algoritmos Avanzados: La tecnología utiliza algoritmos sofisticados para diferenciar entre comportamiento normal y sospechoso, asegurando menos falsos positivos y una detección de amenazas más precisa y, lo más importante, sin depender de ese sistema, LPR.
- Alertas en Tiempo Real: En situaciones donde se requiere acción inmediata, VehicleDRX puede enviar alertas en tiempo real a las autoridades pertinentes, permitiendo tiempos de respuesta más rápidos.
- Capacidad de compartir información con terceras entidades, según las políticas de privacidad de cada entidad.
Con vehicleDRX, el futuro de la seguridad de vehicular se ve prometedor, pues garantiza ciudades más seguras e inteligentes, evolucionando las tecnologías actuales para alcanzar la máxima productividad en industrias críticas.
Si quieres aprender todo sobre cómo funcionan la analítica de video en nuestra tecnología, visita nuestra guía completa sobre videoanalítica aquí.
