Reconocimiento de placas con inteligencia artificial

El reconocimiento de placas, también conocido como LPR (por sus siglas en inglés), es una tecnología que ha experimentado una evolución significativa desde su introducción a finales de los años 70.

Originalmente, los LPR (Licence Plate Recogognition) requerían una revisión manual de las secuencias de video de cientos de autos hasta que se identificaba el vehículo buscado. Este método, aunque efectivo, resultaba extremadamente lento para los oficiales encargados de esta tarea.

Sin embargo, con el avance de la tecnología y la introducción de la inteligencia artificial (IA), el juego del reconocimiento de placas ha cambiado por completo.

La IA ha permitido que los LPR evolucionen a ALPR (Reconocimiento Automático de Placas), sistemas que alertan automáticamente a los agentes de la ley sobre vehículos sospechosos.

Pero, ¿cómo funciona exactamente esta tecnología y qué impacto ha tenido en nuestra sociedad?

En este artículo, exploraremos en profundidad el mundo del reconocimiento de placas con IA, desde su evolución y funcionamiento hasta sus aplicaciones prácticas y las preocupaciones éticas que plantea.

Evolución del Reconocimiento de Placas: De LPR a ALPR

A medida que la tecnología avanza, las cámaras se hacen más pequeñas y permiten imágenes más nítidas, incluso de noche.

Con el tiempo, cada vez más tecnologías han comenzado a recibir el “tratamiento de la IA”, y los sistemas ALPR (Automated License Plate Recognition) no han sido la excepción.

En el pasado, los LPR daban lecturas precisas aproximadamente el 85 % del tiempo. Ahora, sería una anomalía si la precisión bajara del 99 %, lo que hace que estas máquinas sean tan confiables como los ojos humanos, si no, incluso más.

El Papel de la Inteligencia Artificial en el Reconocimiento de Placas

Antes de que los LPR ingresaran a la corriente principal en el trabajo policial, los oficiales tenían que revisar manualmente las secuencias de video de cientos de autos hasta que identificaran el auto que estaban buscando.

Como ocurre con muchas otras tecnologías, la inteligencia artificial ha ayudado a revolucionar completamente el juego de reconocimiento de placas.

Con la ayuda de IA, los LPR pueden hacer mucho más que simplemente captar el número de la matrícula de un vehículo, pueden comprender la marca, el modelo, el color e incluso leer las calcomanías de parachoques del vehículo.

Esto es beneficioso porque cuando alguien es víctima de un crimen, rara vez tiene la placa, pero casi cualquiera puede describir la marca y el modelo.

Ahora, por ejemplo, se puede buscar en un período de tiempo específico para cada Ford rojo que pasó, e identificar la placa vía el LPR.

Aplicaciones Prácticas del Reconocimiento de Placas con IA

Los sistemas LPR se pueden conectar a una patrulla de oficiales, así como a una intersección estacionaria, lo que permite un amplio conocimiento de los números de matrícula de muchas áreas diferentes.

Los algoritmos basados ​​en inteligencia artificial y aprendizaje profundo permiten que detectar y reconocer matrículas con una precisión de hasta el 98 %.

El reconocimiento de placas es posible tanto en tiempo real como fuera de línea a partir del video almacenado, a pesar de las altas velocidades, los múltiples vehículos y los diferentes ángulos y condiciones de iluminación que se encuentran con frecuencia.

Aunque la aplicación de la ley es uno de los principales usuarios de la tecnología de reconocimiento de placas, también tiene aplicaciones en otras industrias.

Por ejemplo, en el sector del transporte y la logística, los sistemas de reconocimiento de placas pueden utilizarse para rastrear vehículos y optimizar las rutas de entrega. Además, la tecnología también puede ser útil para detectar carreteras y señales dañadas.

License Plate Recognizer está disponible como un software API / SDK para incrustar en cámaras, como una aplicación de software y un SDK que se ejecuta en servidores basados ​​en Intel para la integración con un VMS, DVR o NVR, o como un servicio web basado en la nube que se ejecuta en público o nube privada.

Plate Recognizer

Esto plantea varias preocupaciones para los defensores de la privacidad, sin embargo, Hess afirma que los datos obtenidos por los LPR se guardan solo durante 15 días, después de lo cual se eliminan los archivos para dejar espacio para nuevos datos.

Aunque las preocupaciones por la privacidad parecen ser creíbles, es fácil argumentar que los LPR, al final del día, son beneficiosos para la aplicación de la ley y la seguridad general.

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Caso de Estudio: Implementación Exitosa de la Tecnología LPR con IA

En un caso reciente en el que una niña fue secuestrada de su casa en Oregón, una alerta de los sistemas de LPR en Nevada notificó a las autoridades que el vehículo involucrado en el crimen estaba en el área. Con esta información, la policía logró reunir a la niña con su familia.

Por más inteligentes que parezcan los LPR ahora, la aplicación de la ley acaba de comenzar con el potencial de los LPR a la mesa.

Los avances que permiten a la IA detectar si un conductor lleva puesto el cinturón de seguridad o si está usando su teléfono se encuentran actualmente disponibles.

Cámara ANPR Hanwha Vision
Cámara ANPR Hanwha Vision TNO-7180RLP

Hay dos tipos principales de sistemas de Reconocimiento de Placas vehiculares:

Sistemas fijos

Los sistemas ANPR fijos son aquellos que se instalan en un lugar y momento específicos. Por ejemplo, estos sistemas pueden instalarse en casetas de peaje, cruces fronterizos u otros puntos estratégicos.

Sistemas móviles

Los sistemas ANPR móviles son aquellos que lleva un vehículo y se pueden utilizar para escanear las matrículas de otros vehículos. Por ejemplo, estos sistemas pueden ser usados por vehículos policiales para rastrear vehículos buscados.

Además, los LPR no tienen que ser utilizado estrictamente para hacer cumplir la ley. La tecnología puede ser empleada para detectar carreteras y señales dañadas. 

Como es el caso con otras tecnologías de IA, solo hemos arañado la superficie cuando se trata de LPRs integrados de AI.

Desafíos técnicos y limitaciones de la tecnología de reconocimiento de placas

A pesar de los avances significativos en la tecnología de reconocimiento de placas, especialmente con la incorporación de la inteligencia artificial (IA), existen varios desafíos técnicos y limitaciones que pueden afectar su eficacia y precisión.

Uno de los principales desafíos es la calidad de la imagen. Para que un sistema de reconocimiento de placas funcione de manera efectiva, necesita una imagen clara y legible de la placa. Sin embargo, varios factores pueden afectar la calidad de la imagen.

Por ejemplo, las condiciones climáticas adversas, como la lluvia, la nieve o el brillo del sol, pueden hacer que sea difícil para el sistema capturar una imagen clara de la placa. Además, la suciedad, el barro o el hielo en la placa también pueden obstruir la visibilidad y dificultar el reconocimiento.

Otro desafío es la variedad de diseños de placas. En muchos países, las placas de matrícula pueden variar en color, tamaño, formato y diseño, lo que puede complicar el proceso de reconocimiento.

Aunque los sistemas de reconocimiento de placas con IA han mejorado en la capacidad de manejar esta variedad, aún pueden tener dificultades con algunos diseños de placas.

Además, la velocidad del vehículo también puede presentar un desafío. Si un vehículo se mueve demasiado rápido, el sistema puede no tener tiempo suficiente para capturar y procesar la imagen de la placa. Aunque muchos sistemas modernos pueden manejar altas velocidades, aún puede haber limitaciones, especialmente en situaciones de alta velocidad o tráfico denso.

LPR con inteligencia artificial
LPR con inteligencia artificial

Los diferentes ángulos y condiciones de iluminación también pueden ser problemáticos. Si la placa está en sombra o si el ángulo de la cámara no es óptimo, el sistema puede tener dificultades para reconocer la placa.

Los sistemas de reconocimiento de placas con IA han mejorado en la capacidad de manejar estas condiciones, pero aún pueden haber desafíos en situaciones de iluminación extremadamente pobres o cambiantes.

Finalmente, la precisión del sistema también puede verse afectada por factores humanos, como errores de transcripción o interpretación. Por ejemplo, un sistema puede confundir ciertos números y letras que se parecen, como el número ‘0’ y la letra ‘O’, lo que puede llevar a errores en el reconocimiento de la placa.

En resumen, aunque la tecnología de reconocimiento de placas con IA ha avanzado significativamente, aún enfrenta varios desafíos técnicos y limitaciones. Sin embargo, con la investigación y el desarrollo continuos, es probable que veamos mejoras en estas áreas en el futuro.

El futuro del reconocimiento de placas con IA

El futuro del reconocimiento de placas con IA es prometedor. Con los avances en la IA y el aprendizaje profundo, es probable que veamos mejoras en la precisión y la eficiencia de estos sistemas.

Además, a medida que se desarrollan nuevas aplicaciones para esta tecnología, es probable que su uso se expanda a nuevas industrias. Sin embargo, es crucial que se aborden las preocupaciones éticas y legales para garantizar que la tecnología se utilice de manera responsable y respetuosa con la privacidad.

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Felipe Argüello
Felipe Argüello

Felipe Arguello es el fundador de Infoteknico. Es un reconocido ingeniero especializado en sistemas de seguridad electrónica con una trayectoria de más de 30 años. Con un enfoque multidisciplinario, respaldado por su educación en Ingeniería Civil, Ingeniería Eléctrica y Protección Contra Incendios, y con múltiples certificaciones profesionales, ha liderado la implementación de soluciones de seguridad integral de importantes corporaciones en más de 25 países de América y Europa.

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2 comentarios

    • Hola Gonzalo, espero estés bien.
      Disculpa no haberte contestado con anterioridad. Por favor, déjame saber cuándo dices que «el vehículo estuvo involucrado en un incendio», te refieres que alguien en ese vehículo causó un incendio, ¿el vehículo causó el incendio debido a un impacto o el vehículo se quemó o lo quemaron y están tratando de identificarlo?.

      Puedes escribirme directamente a mi email farguello@infoteknico.com

      Gracias

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