Ecosistema de Soluciones Neural Labs para Control de Accesos

Ecosistema de Soluciones Neural Labs para Control de Accesos

El control de accesos es uno de los sectores más importantes para Neural Labs junto a ITS, seguridad, tráfico, movilidad y logíastica.

Dentro del control de accesos hay varios escenarios y casuísticas que pretendo abordar en este artículo, desgranando la propuesta de Neural Labs.

Proveer soluciones cada vez más verticales es uno de los objetivos de la empresa, sin descuidar a los clientes que solo necesitan comprar la tecnología "desnuda".

 

BENEFICIOS

En general, el uso de analíticas de video como reconocimiento de matrículas y características adicionales como marca, color y tipo de vehículo tienen múltiples beneficios en el sector de control de accesos. Algunos de ellos son:

 

- Aumento del control sobre el aparcamiento.

- Aumento de la seguridad del aparcamiento.

- Automatización del acceso al aparcamiento.

- Disminución del fraude interno y externo.

 

Recordemos qué aplicaciones puede tener la implantación de analíticas de video a la hora de acceder a un aparcamiento:

 

1. En el caso de un aparcamiento de rotación (pago por minutos), el sistema de reconocimiento de matrículas puede, simplemente, pasar el dato al sistema de gestión para que éste maneje la lógica del aparcamiento. Este sistema típicamente vinculará la Matrícula al ticket recogido por el usuaruo para, entre otras cosas, poder validar que ticket y Matrícula coinciden a la salida

 

2. En este tipo de aparcamientos, Neural Labs puede también clasificar el tipo de vehículo (coche, moto, etc.) y pasar el dato para que se aplique la tarifa correspondiente. En algunos países, por ley se debe tarificar de forma diferente en función del tipo de vahículo, por lo que la detección de éste en la misma entrada, ayuda a seleccionar la tarifa adecuada desde el inicio.

 

Históricamente se han estado usando otras tecnologías como lazos, pisa ruedas, etc. para realizar esta función. Hoy en día con la irrupción y facilidad del Deep Learning existe esta alternativa cero invasica para determinar la clase de vehículo.

 

3. Automatizar los accesos al aparcamiento (urbanización, empresa, etc.) basándose en lista de autorizados. El sistema actuaría sobre las barreras si la matrícula está en la/las lista/listas de autorizados.

 

Estas listas, que pueden ser múltiples, pueden contener residentes, empleados trabajadores, etc. para cada una de sus reglas horarias, etc.

 

4. Gestionar listas de vehículos sospechosos o con algún tipo de interés. El sistema soporta listas "de vigilancia" y genera alertas si alguno de los vehículos que está en esa lista / listas es detectado tratando de acceder.

 

En centros comerciales, pueden agregar a dichas listas vehículos que saben que acuden para cometer delitos, o vehículos que alguna vez abandonaron el aparcamiento sin pagar.

 

5. Auditar de forma independiente los accesos a su aparcamiento. Instalado como sistema independiente al sistema de gesión de parquing. Algunos clientes desean una gestión independiente de accesos para auditar su sistema de gestión del aparcamiento, ya sea manual o semi automatizado. De esta auditoría suelen aparecer descuadres muy a menudo, debidos a fraude interno y externo.

 

6. Verificar que la Matrícula no esté "clonada". Nuestro sistema permite detectar, además de la Matrícula, color, marca y tipo de vehículo. Esta información detectada a la hora de aproximarse al acceso es contrastada con la información del vehículo almacenada en el sistema. Si no coincide se deniega el acceso y se genera la correspondiente alerta al operador. En algún país no es extraño el robo o duplicación de matrículas, por lo que permitir el acceso a, por ejemplo, un conjunto residencial usando sólo la Matrícula es muy vulnerable.

 

7. Verificar el estado físico de los vehículos a la entrada al aparcamiento. Nuestro sistema permite añadir cámaras de evidencia como apoyo a las cámaras de reconocimiento de matrículas. De esta forma el sistema almacena evidencia fílmica del estado del vehículo a su ingreso. Esta información es de extrema utilidad para evitar falsas reclamaciones de daños al vehículo.

 

8. Controlar el aforo del aparcamiento. Mediante la instalación de cámaras en todas las entradas y salidas del aparcamiento, el sistema puede mantener un "aforo" de vehículos dentro de éste.

 

En estos casos, la estadística de tiempos de permanencia dentro del recnto es muy interesane pudiendo incluso generar alertas si algunos vehículos exceden cierto tiempo de estancia.

 

9.  Automatizar acceso y aumentar trazabilidad en puertos y centros logísticos. Mediante el reconocimiento de IDs de contenedores intermodales combinado con el de la Matrícula del camión, se mecaniza el acceso a puertos, siempre integrado on el sistema de gestión logística.

 

10. Emulación lectora de tajetas Wiegand. En ocasiones se desea integrar los accesos a un aparcamiento con el software de gestión de presencia/accesos de personas, basado en tarjetas de proximidad que ya existe en el edificio/empresa.

 

El objeto es traducir las matrículas que acceden al aparcamiento, en IDs de tarjetas de empleados, residentes, etc.

 

Mediante un conversor de matrículas a Wiegand, el sistema de control de accesos ve a las cámaras de reconocimiento de matrículas como lectires de proximidad y las matrículas como IDs de personas.

 

La lógica del acceso queda en el software de gestión de presencia.

 

 

IMPLANTACIÓN DE LA TECNOLOGÍA

 

En algunos países ya es difícil encontrar estacionamientos, del tipo que sea, sin reconocimiento de matrículas. Si bien es verdad que este despliegue ha sido en ocasiones forzado por leyes como en el caso de España, la tecnología se vuelve imprescindible para este tipo de negocio.

 

Por el contrario, en otros países apenas se empiezan a ver este tipo de soluciones. Desde Neural Labs tenemos el convencimiento de que los beneficios que aportan estos sistemas en mercados maduros, pronto serán reconocidos en estos mercados emergentes, desplegándose de forma masiva.

 

Históricamente, el coste por vía de este tipo de soluciones ha sido una barrera en países en desarrollo. Últimamente con la irrupción de las smart cameras, a muy bajo coste y con el reconocimiento de matrículas embebido, y con cada vez más funcionalidad, ha facilitado la implantación de esta tecnología, si bien es verdad que no siempre con éxito.

 

En Neural Labs lanzamos en marzo de 2019 nuestra propuesta de smart camera, Neural Edge, para los escenarios donde se requiere procesado en el borde con tasas de reconocimiento altísimas.

 

 

FACTORES DEL ÉXITO

 

Desde Neural Labs destacamos siempre dos claves para el éxito en la implantación de este tipo de tecnología:

 

1. El primero, es que debe existir un análisis previo de las necesidades del cliente. Reconocer matrículas no es suficiente si no sirve para un fin y, endefinitiva, soluciona un problema del cliente. Este problema, puede ser la necesidad de automatizar ingresos, detectar robo interno, etc.

 

Para que la tecnología cumpla correctamente un fin, debe quedar claro cuáles son las necesidades de integración, e incluso desarrollos a medida necesarios para acabar de cumplir el 100% de necesidades específicas del aparcamiento.

 

2. El segundo factor de éxito en el buen funcionamieto es el nivel de acierto de la tecnología. Imaginemos un lector de códigos de barras que lea el 70% de los codigos. Esto haría totalmente inútil e inservible cualquier aplicación de gestión de almacenes.

 

Lo mismo sucede en este sector. La tasa de acierto en reconocimiento de matrículas debe ser altísima o se vuelve totalmente inservible, no confiable y toda la lógica que viene a continuación fracasa.

 

La gran mayoría de las veces, un no reconocimiento pasa a corrección manual por lo que tasas bajas de reconocimiento pasa a corrección manual por lo que tasas bajas de reconocimiento conllevan el aabandono prematuro del sistema.

 

En resumen, siempre debemos responder a la pregunta:

 

¿Para qué quiero reconocer matrículas?

¿En qué me ayuda en mi operación?

¿Qué problema me resuelve?

¿Con qué sistemas debe dialogar el lector de matrículas?

 

Y siempre exigir las más altas tasas de reconocimiento.

 

 

ESCENARIOS

 

Existe infinidad de escenarios en el mundo del control de accesos. La propuesta de Neural Labs en cada uno es diferente y con distintos niveles de verticalidad. Algunos de ellos son:

 

- Centros comerciales - con o sin cobro.

- Accesos a empresas

- Accesos a áreas residenciales.

- Parking de rotación (pago por minutos).

- Acceso a zonas logísticas o puertos.

 

 

LA TECNOLOGÍA

 

Las redes neuronales y ahora el Deep Learning están cambiando el mundo en el que vivimos, haciendo los sistemas realmente más inteligentes. Aunque queda mucho por hacer, las aplicaciones actuales de esta tecnología son infinitas. Neural Labs usa redes neuronales desde los años 90, y en estos últimos años nos hemos volcado con el Deep Learning (aprendizaje profundo) para:

 

- Reconocer la Matrícula del vehículo.

- Reconocer la marca del vehículo.

- Reconocer el tipo de vehículo (turismo, moto, furgoneta, etc.)

- Reconocer el color del vehículo.

 

 

LA PROPUESTA DE NEURAL LABS

 

Neural Labs dispone de productos para abordar las casuísticas antes explicadas.

 

Nuestra primera labor es siempre escuchar al cliente para tratar de detectar cómo nuestra tecnología y soluciones pueden ayudar en su operación. Después viene un diseño de la solución, que suele implicar alguna integración/personalización para asegurarnos de que el sistema realmente cumple los objetivos marcados con el cliente.

 

En nuestro ADN está ser agnósticos de hardware, por lo que en nuestro diseño de la solución, casi siempre contamos con hardware fácilmente localizable en cualquier mercado.

 

El apoyo y formación tanto en las pruebas de concepto como en la posterior puesta en marcha, es también vital en el éxito del proyecto y es un capítulo que cuidamos especialmente.

 

En definitiva, está todo por hacer en el sector del control de accesos. La apuesta de Neural Labs es hacerlo con calidad, compromiso y con ánimo de establecer relaciones a largo plazo con nuestros clientes.

 

Elias Valcarcel Torres

 

Elías Valcárcel Torres

CEO & Co-Founder Neural Labs, S.L.

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