Reconocimiento de matrículas: experiencia extranjera.

Mejora técnica del sistema de identificación de matrículas La experiencia en el uso de sistemas de reconocimiento de matrículas en el extranjero nos ha permitido acumular importantes estadísticas sobre las causas del reconocimiento incorrecto y desarrollar algoritmos para combatir estas dificultades.
Para la «visión artificial», las dificultades las presentan objetos que contienen defectos como ruido, luz, desplazamientos, rotaciones, violaciones de proporciones, etc. Además, las cámaras de vídeo que funcionan en los sistemas de reconocimiento de matrículas están sujetas a requisitos de resolución bastante altos, el tamaño de matrices fotosensibles, la presencia de funciones de corrección, sensibilidad y velocidad. En 2009, la empresa española Cell2solutions combinó tres conocidos algoritmos de reconocimiento de caracteres: correctivo, estructural y neuronal [1]. El sistema de enfoque automático que ofrece esta empresa utiliza estos tres algoritmos. Combinarlos le permite aprovechar al máximo las ventajas de cada algoritmo.
En 2006, Virage, propiedad de Autonomy Corporation Neurodynamics, anunció la creación de un sistema para identificar automáticamente matrículas utilizando la estructura y tecnología de una red neuronal y reconocimiento óptico de imágenes. Este sistema es capaz de identificar automáticamente el número de matrícula incluso en caso de mala visibilidad (debido a condiciones meteorológicas o mala iluminación nocturna), a una velocidad del vehículo superior a 160 km/h, en cualquier flujo de tráfico, incluso muy denso, y registrarlo. número [8].
A finales de 2008, la empresa británica Premier Electronics anunció que había desarrollado un sistema de reconocimiento automático de matrículas que muestra constantemente resultados elevados sin necesidad de utilizar costosas cámaras especializadas [2].
Algunas empresas están avanzando hacia la mejora del sistema de reconocimiento de matrículas. A principios de 2009, Acumen Intercontinental Corp. y Video Internet Technologies (VIT) anunciaron el lanzamiento al mercado de su producto conjunto: el sistema de videovigilancia Ai-Parking con función de reconocimiento de matrículas. El sistema Ai-Parking utiliza cámaras Acumen de alta resolución diseñadas específicamente para sistemas de reconocimiento de matrículas: Ai-CC91 y Ai-CC93. Las cámaras tienen velocidades de obturación electrónicas muy altas.
Además, las cámaras están equipadas con un programa para reducir automáticamente los niveles de ruido y aumentar la sensibilidad DNR & Sentido elevado [3].
Al mismo tiempo, los especialistas de Acumen enfatizan que los modelos Ai-CC91 y Ai-CC93 pertenecen a la línea de cámaras estándar y, por lo tanto, cada proyecto requiere un desarrollo individual. Por ejemplo, equipar con carcasas especializadas al implementar proyectos de vigilancia externa o seleccionar una lente. Lo importante aquí es la selección óptima de la velocidad de obturación y la sensibilidad de las cámaras de vídeo, que, como se sabe, son dos caras de la misma moneda. Cuanto mayor sea la velocidad de obturación, menor será la sensibilidad y viceversa. Al mismo tiempo, cuanto mayor sea la velocidad de conmutación del obturador, mayor será el rendimiento.
Por supuesto, la solución actual es el uso de iluminación IR para reconocer las matrículas en la oscuridad.
En 2010 se implementó en el Reino Unido un ejemplo interesante y útil de vigilancia vial. [4]. En la autopista A83, que discurre por terreno propenso a deslizamientos de tierra, cámaras de vídeo que funcionan junto con reflectores infrarrojos transmiten imágenes de la ruta a un servidor de Vaisala en Birmingham cada 10 minutos, las 24 horas del día. Allí también se envían las lecturas de varios sensores meteorológicos. Los clientes de la empresa pueden visualizar estos datos de forma remota a través de una interfaz web. Cabe destacar el funcionamiento de los focos de infrarrojos. Funcionan en modo pulsado, se encienden sólo cuando disparan y permiten que dos cámaras infrarrojas obtengan imágenes claras del entorno en un radio de 150 m. Las baterías de estos focos se cargan durante el día mediante paneles solares integrados directamente en su cuerpo. y un generador de viento. Por la noche, su carga se mantiene únicamente gracias a la energía eólica. Esto es suficiente para que los focos se enciendan regularmente en la oscuridad. Este tipo de soluciones innovadoras destinadas a aumentar la conciencia de los conductores sobre el estado de los tramos de carretera de difícil acceso están cada vez más extendidas en el extranjero.

Valoración jurídica del sistema de identificación de matrículas
En los últimos años, la valoración jurídica del uso del sistema de identificación de matrículas ha sufrido importantes cambios.
En primer lugar, existe un serio debate sobre la conveniencia de aplicar sanciones basadas en los datos del sistema de identificación de matrículas. Junto a la opinión de que los conductores, que conocen las cámaras de vídeo, infringen menos las normas de tráfico, aumentan las estadísticas que indican un aumento en el número de accidentes. A menudo, el conductor, al ver la cámara, reduce repentinamente la velocidad y crea una situación peligrosa. En segundo lugar, existe un movimiento creciente destinado a proteger a los ciudadanos del enriquecimiento gubernamental a sus expensas y mejorar la infraestructura de las carreteras sujetas a videovigilancia. Las cámaras de video que monitorean las infracciones de velocidad y semáforos en las carreteras de Luisiana podrían apagarse y eliminarse. La Cámara de Representantes del estado está discutiendo un proyecto de ley en ese sentido. Según los miembros de la cámara, las cámaras sirven para las autoridades como fuente de ingresos adicionales y nada más. El condado de Jefferson, por ejemplo, recibió millones en ingresos por 144.000 multas impuestas entre la instalación de las cámaras y finales de 2008. Se ha propuesto que el Estado gaste estos fondos en la construcción, reparación y equipamiento de carreteras. Es decir, si se instalan cámaras en nombre de la seguridad, los ingresos generados con su ayuda deberían gastarse en hacer las carreteras más seguras y cómodas.
Cuatro estados ya han prohibido las cámaras de tráfico en Estados Unidos: Wisconsin, Virginia Occidental, Nevada y New Hampshire [5].

Fuentes
http://cell2, 10.2009
http://premierelect.co.uk, 12.2008
http://acumenin, 1.2009
http ://rayteccctv, 5.2010
Periódico Security News, 13.05.2009