Reconocimiento de matrículas: experiencia en el extranjero..
Mucho se ha dicho y escrito sobre los sistemas de análisis de vídeo diseñados para reconocer matrículas. En Rusia ha llamado enormemente la atención del público la práctica introducida recientemente de utilizar un sistema de reconocimiento de matrículas y de imponer multas basadas en los datos de este sistema por una determinada infracción de las normas de tráfico. El mercado de protección de matrículas contra el reconocimiento respondió, como siempre, con sensibilidad y prontitud, ofreciendo a los consumidores una amplia gama de remedios milagrosos. Como suele ocurrir cuando se introducen nuevos sistemas y prácticas, hay más preguntas que respuestas sobre la legitimidad legal, la credibilidad técnica y cómo combatir el sistema.
Para intentar dar respuestas objetivas a estas preguntas, analizaremos la experiencia extranjera en el desarrollo y uso de sistemas de videovigilancia que permiten reconocer matrículas. Normalmente, el mercado ruso de sistemas de videovigilancia repite, con algunas modificaciones, las principales etapas superadas por sus homólogos extranjeros. Por lo tanto, primero veremos cómo se han utilizado los sistemas de reconocimiento de matrículas en el extranjero durante los últimos años.
IMS Research analizó la situación en 2010 en los Estados Unidos y descubrió que el volumen total del mercado actual de reconocimiento de matrículas es de millones [1]. Según las previsiones de la empresa, esta cantidad aproximadamente se duplicará en los próximos cinco años. Un volumen tan elevado de este segmento de mercado indica que los sistemas de reconocimiento de matrículas han demostrado ser sistemas eficientes que se utilizan en muchos ámbitos. El mismo estudio informa que también se espera que aumente el mercado internacional de este tipo de soluciones. En el futuro, se espera que se asignen fondos importantes para la compra de dichos productos.
Así, en el año 2011 se llevó a cabo en la India, en la Academia de Policía del Estado de Maharashtra, la instalación de un moderno y de alta tecnología sistema de videovigilancia, esto ocurrió luego de que un agente de una organización terrorista paquistaní fuera detenido con fotografías de esta academia. El diseñador e instalador de la solución fue la empresa local Revmax. El sistema se basa en hardware de la empresa indio-estadounidense Cradle Technologies [2]. Las cámaras “cubren” más de 100 hectáreas de superficie. Este sistema de videovigilancia, junto con las funciones de identificación de rostros, incluidos los maquillados, transmite información acústica en dos direcciones, incluidos mensajes dirigidos y masivos. Además, este sistema lee y registra matrículas.
La eficacia de los sistemas de videovigilancia que reconocen las matrículas se evidencia en los métodos de lucha contra estos sistemas por parte de los infractores chinos. En 2008, los «maestros» chinos lanzaron la producción de dispositivos capaces de reorganizar las matrículas de un automóvil en cuestión de segundos. Por ejemplo, la Policía Provincial de Guandong afirma que en muchas imágenes tomadas por cámaras de vigilancia, las matrículas están cubiertas con material opaco o con matrículas falsas [3]. El costo del modelo más barato del dispositivo es de aproximadamente 800 yuanes (menos de 3000 rublos). Una variedad más avanzada, que cuesta el doble, puede cambiar los números en menos de tres segundos. Es decir, los intentos de engañar a los modernos sistemas de videovigilancia que reconocen las matrículas excediendo significativamente la velocidad, creando interferencias adicionales mediante la aplicación de barnices, redes o luces adicionales a la matrícula, no tuvieron éxito. De lo contrario, los medios puramente mecánicos para instalar un nuevo número no habrían encontrado un uso tan generalizado.
Metas y objetivos del sistema de identificación de matrículas
Allá por 2005-2006. Al construir sistemas de videovigilancia en el extranjero se prestó mucha atención al reconocimiento de las matrículas de los automóviles.
Por ejemplo, en 2005, los funcionarios del distrito escolar impusieron el requisito de que las cámaras de video tomaran fotografías de las matrículas dentro de una cuadra y media alrededor de las escuelas de Filadelfia. Se desarrolló una solución técnica según la cual estas cámaras se instalan en dispositivos giratorios con control remoto. Cada una de estas cámaras cuesta aproximadamente 00 [5].
Por orden del municipio de Estocolmo, en 2006 se instalaron 150 cámaras de vídeo en el centro de la ciudad para leer las matrículas. Con su ayuda, se controlan los flujos de tráfico, se mide su densidad y se controlan los atascos. Este sistema incluye cámaras de video que pueden leer matrículas. Se integran con grabadores de vídeo digitales estándar y son capaces de realizar sus funciones tanto de día como de noche, en completa oscuridad, a altas velocidades, así como con luces cegadoras. Todos los productos de la gama están integrados con el software Lector automático de matrículas (ANPR). Esta integración permite una búsqueda rápida de números en bases de datos [6].
Sobre la autopista que conecta Birmingham y East Midlands se han instalado cámaras de vídeo con lentes con una distancia focal de 7,5; 16; 50; 75 mm y proporciona una alta calidad de imagen. La imagen se transmite al centro de control regional de la Agencia de Carreteras en Quinton y se registra digitalmente. Está previsto que en los momentos de mayor congestión de la M42, cuando se produzcan atascos, se abran 2 carriles adicionales para circular por los arcenes de la autopista. Cada vez, antes de abrir el tráfico en carriles adicionales, el operador del sistema los inspeccionará mediante cámaras CCTV para detectar posibles obstáculos al tráfico, como coches abandonados o basura [7].
Cabe destacar el hecho de que los sistemas de identificación de matrículas en el extranjero se utilizan no sólo y no tanto para imponer multas a los infractores de las normas de tráfico, sino también para buscar personas que cometan algún delito y se encuentren cerca de objetos socialmente significativos. Gracias a la capacidad de buscar rápidamente en las bases de datos matrículas reconocidas, estos sistemas hacen frente al análisis de la información operativa recibida durante las patrullas. Es decir, los sistemas de reconocimiento de matrículas, gracias a la más amplia integración con diversas bases de datos y software que permiten analizar los resultados del procesamiento de estos datos, pueden ofrecer varios algoritmos óptimos para el comportamiento de las estructuras de seguridad en relación con una situación particular. Además, estos sistemas se utilizan con éxito para combatir los atascos y ayudar a analizar la situación del tráfico.
En 2006, Virage desarrolló un sistema muy avanzado para reconocer matrículas y procesar esta información [8]. Dado que este sistema de reconocimiento de matrículas se puede combinar con múltiples archivos, como bases de datos de la policía y de tráfico, puede proporcionar rápidamente información sobre la relación entre las matrículas registradas y otras características de cualquier vehículo determinado. Por ejemplo, si se detecta que un vehículo se acerca a un área de alta seguridad (guarderías infantiles o edificios gubernamentales), el sistema Virage CCTV alertará automáticamente al personal sobre el hecho de que esta es la cuarta vez que este vehículo pasa por el área dentro de un período específico. período de tiempo. Además, este sistema inicia automáticamente respuestas programadas inmediatamente después de la identificación del vehículo. Por ejemplo, cuando se detecta un vehículo no identificado, el sistema que controla el acceso a la instalación le deniega el acceso y, si es necesario, envía una señal al operador del puesto de videovigilancia.
En la ciudad británica de Bath, para vigilar las principales autopistas de entrada y salida de la ciudad, se instalaron 46 cámaras de vídeo conectadas a un sistema informático capaz de leer la matrícula de cada coche que pasa, así como comprobarla con una base de datos [9]. Este sistema de reconocimiento de matrículas utiliza 30 bases de datos, incluidas las nacionales en poder de la policía. Cuando el sistema determina que el coche pertenece a un delincuente buscado, la patrulla más cercana puede interceptarlo. Además, el sistema permite capturar no sólo a los delincuentes buscados, sino también a las personas que conducen un vehículo sin licencia de conducir. Para ello se vincula al sistema de gestión de permisos de conducir y permisos de coche.
GE Security ha integrado el software Autofocus de Survision en su plataforma de videovigilancia digital VisioWave. Esto hizo posible controlar automáticamente el acceso a los estacionamientos [10]. Los usuarios de VisioWave que utilizan el sistema para vehículos de policía, autobuses, tranvías y pasajeros pueden distinguir los vehículos por las matrículas con el fin de gestionar y controlar el acceso a los aparcamientos. El sistema también es capaz de identificar vehículos robados y registrar automáticamente los horarios de las tarifas en los estacionamientos de automóviles, camiones y remolques.
Otro documento interesante son los resultados de la implementación de un programa experimental para el uso de sistemas de reconocimiento automático de matrículas CitySync ANPR [11], publicado por el Ministerio del Interior del Reino Unido. CitySync Una tecnología de reconocimiento automático de señales de vehículos se utiliza ampliamente no solo en los sistemas de videovigilancia de las ciudades, sino también en las patrullas de la policía. Los sistemas CitySync ANPR están instalados en ciudades británicas como Aylesbury, Canterbury, Liverpool, Portsmouth y Windsor. Este sistema es capaz de funcionar en un amplio rango de velocidades, incluso superando las 100 mph. Las cámaras de vídeo infrarrojas capturan imágenes con poca luz, lluvia, reflejos y reflejos de los faros. El software lee las matrículas y las compara con bases de datos, alertando a la policía en cuestión de segundos si detectan vehículos robados, no registrados, sin seguro o en mora. Los datos de las matrículas se extraen y se comparan con 60 bases de datos policiales en tiempo real. Cuando los parámetros de búsqueda y la información de la base de datos coinciden, una alarma activa los controladores del sistema para iniciar la acción adecuada. En 2005, CitySync también instaló su sistema de reconocimiento de matrículas en una de las centrales eléctricas más modernas del Reino Unido, Cottam [12]. La central térmica de 2 GW está situada a 13 km del pueblo de Retford, en Nottinghamshire. El software Eclipse Digital integrado en este sistema le permite integrar módulos de software adicionales, tanto internos como de desarrolladores externos. En este caso, esta última circunstancia fue de particular importancia, ya que el sistema multiscopio de Geutebruck ya estaba funcionando con éxito en la estación. Se instalaron cámaras de vídeo para poder identificar las matrículas de los vehículos que se detenían frente al puesto de control. Todas las personas con derecho a acceder y viajar al territorio de la estación fueron ingresadas en la base de datos conectada al sistema. Cuando se detectaba un vehículo desconocido, se transmitía una señal de alarma a través del sistema Geutebruck Multiscope al sistema de control central.
En 2006, la empresa inglesa Appian Technology instaló sistemas de reconocimiento de matrículas por vídeo en coches patrulla y obtuvo un gran pedido por valor de 300.000 libras esterlinas [13]. Se trataba de una orden adicional del Departamento de Policía del Reino Unido. Según los expertos, estos sistemas instalados en los automóviles son muy eficaces en la realización de operaciones para capturar a delincuentes peligrosos involucrados en el tráfico ilegal de armas y drogas.
Fuentes
1. http://imsresearch, 12.2010
2. http://cradle, 02.2011
3. http://imsresearch, 10.2008
4. http//www/ingcom, 12.2005
5. http://derwent, 08.08.2006
6. http://rainbowcctv, 21.011.2006
7. http://triangel.sk, 29.06.2006
8. http://virage, 04.2006
9. http://bewator, 01.2006
10. http://gesecurity, 05.2006
11. http://citysync.co.uk, 01.2005
12. http://citysync.co.uk, 08.2005
13. http://marketwire, 02.2006
(Terminado en el próximo número)