Software de reconocimiento de matrículas y contenedores

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El Futuro de las Analíticas de tráfico en Colombia

Por: Elías Valcárcel Torres, CEO de Neural Labs

No hace mucho, recibimos en Neural Labs el mensaje de un responsable de IT de una ciudad donde tenemos instaladas cámaras de lectura de placas. En el mensaje nos decía que la “cuidad estaba en peligro” ya que el sistema había dejado de operar.

El problema tuvo rápida solución con un mantenimiento de bases de datos, pero este mensaje nos recordó lo importante que puede llegar a ser una analítica de tráfico como el reconocimiento de placas para un municipio.

Entendemos por analíticas de trafico todos los algoritmos de primer nivel de procesado de video aplicados al mundo del tráfico como:

  • Reconocimiento de placas
  • Cálculo de velocidad
  • Detección de sentido
  • Clasificación de vehículos
  • Etc.

Y de segundo nivel como:

  • Detección de paso en rojo
  • Foto Stop
  • Cálculo de velocidad media
  • Detección de giros indebidos
  • Ocupación de carril bus
  • Búsqueda en listas negras
  • Etc.

SITUACION ACTUAL

Desde hace ya unos años, Colombia está adoptando estas tecnologías para aumentar la seguridad de infinidad de ciudades, municipios y del país en general a la vez que se tienen datos estadísticos de tránsitos, etc.

Un claro ejemplo de este tipo de analíticas instaladas a día de hoy en Colombia, son cámaras fijas rodeando municipios o embarcadas en vehículos policiales detectando vehículos con “interés policial”: sin seguro, sin inspección técnica obligatoria, con multas pendientes o simplemente incumpliendo el pico y placa.

Retirar de la vía vehículos implicados en actos delictivos o sin inspección técnica obligatoria, claramente puede estar colaborando a salvar vidas en el caso más extremo y aumentando la seguridad de las ciudades en general.

Cabe destacar que estos sistemas además de ser útiles en la detección en tiempo real de las situaciones que comentaba antes, pueden, en segunda instancia, ser quizás aún más útiles analizando los datos que almacena.  Este análisis de los datos generados podríamos llamarlo análisis forense o a posteriori (fácilmente 30.000 vehículos día y cámara)

Pongamos un ejemplo:

Imaginemos que se realiza un delito con un auto, este es comunicado a la policía que añade ese auto a la lista de autos a detectar por las cámaras de lectura de placas. En este proceso de añadir la placa del coche robado en la lista de alertas pueden transcurrir 30 minutos o incluso más.

Desde ese instante, cualquier cámara estática o embarcada que detecte esa placa generará una alerta instantánea.

No obstante, es extremadamente útil buscar esa placa en las bases de datos de placas detectadas anteriormente, por si alguna de dichas cámaras la reconoció antes de ser añadida a la lista de vehículos robados.  En un caso extremo, quizás una cámara vio esa placa minutos antes de ser añadida a lista, teniendo así un perímetro de búsqueda.

Como hemos visto, una analítica de trafico como la lectura de placas puede ser extremadamente útil por si misma tanto en investigaciones de delitos como generando alertas en tiempo real.

Si esta analítica es usada en combinación con otras, como la detección de color, marca o incluso tipo de carro, aumentamos la eficacia en la seguridad y prevención de delitos.

Un uso combinado de estas analíticas, puede detectar una placa ubicada en un carro diferente al que tiene registrado en las bases de datos del gobierno.

Esto sería posible al detectar que el color, marca o tipo de carro no se corresponde con el que se tiene registrado para esa placa.

FUTURO DE LAS ANALITICAS DE TRAFICO EN COLOMBIA

Actualmente, ya existen iniciativas de uso más extenso de dichas analíticas y seguro que la expansión de este tipo de tecnología no invasiva va a ser una tendencia en los próximos años.

En el campo del ENFORCEMENT deben seguir implementándose más sistemas de detección de paso en rojo, o de paso de STOP sin parada que tan buen resultado han dado en la reducción de incidentes mortales.

En ITS, los radares de tramo (que funcionan reconociendo placas en 2 puntos distantes y calculando la velocidad media) deben proliferar al igual que en Europa, al significar una gran mejora en lo que respecta a la reducción efectiva de la velocidad de los vehículos en un tramo de carretera o autopista respecto al radar puntual actual.

En el mundo de la movilidad o ciudades inteligentes y sustentables, estas analíticas se usarán para pacificar los centros de las ciudades con peajes variables en función de la congestión, para controlar placas con acceso restringido por pico y placa, para limitar/penalizar el acceso a las ciudades de vehículos muy contaminantes (a través de la placa y su ficha técnica).

Las concesiones de autopistas se equiparán de sistemas de peaje FREE FLOW de uso común en Estados Unidos y Europa usando la lectura de placa a 120km/h para realizar la factura y cobro del uso de la infraestructura. Además de equiparse de sistemas DAI (Detección de Automática de Incidentes) en los numerosos túneles construidos y por construir.

Todos estos sistemas ayudarán a realizar un uso más racional y eficiente de las vías del país, mejorarán la movilidad en las ciudades a la vez que seguirán salvando vidas y mejorando la seguridad en las calles.

Aunque existen infinidad de problemáticas específicas de Colombia que pueden ser abordadas mediante el uso de estos sistemas, otras muchas se están convirtiendo en tendencia a nivel mundial, desembarcando en el país seguramente en poco tiempo de forma masiva (quizás el radar de tramo sea uno de los mejores ejemplos).

Desde Neural Labs proveemos, además de la tecnología de alta calidad para este tipo de aplicaciones, un elemento a menudo menospreciado como es la consultoría y asesoría necesaria para asegurar el éxito en la implementación y uso posterior de estas valiosas herramientas.