¿Qué es el reconocimiento automático de matrículas?

Reconocimiento automático de la placa numérica  (ANPR)  Es una tecnología que utiliza el reconocimiento óptico de caracteres en imágenes para leer las placas de matrícula del vehículo y crear datos de ubicación del vehículo. Puede utilizar televisión de circuito cerrado existente, cámaras de aplicación de las reglas de carretera o cámaras diseñadas específicamente para la tarea. ANPR es utilizado por las fuerzas policiales de todo el mundo con fines policiales, incluso para verificar si un vehículo está registrado o autorizado. También se utiliza para el cobro de peajes electrónicos en carreteras de pago por uso y como método para catalogar los movimientos de tráfico, por ejemplo, por agencias de carreteras.

El reconocimiento automático de matrículas se puede utilizar para almacenar las imágenes capturadas por las cámaras, así como el texto de la matrícula, y algunas se pueden configurar para almacenar una fotografía del conductor. Los sistemas suelen utilizar iluminación infrarroja para permitir que la cámara tome la fotografía en cualquier momento del día o de la noche. La tecnología ANPR debe tener en cuenta las variaciones de la placa de un lugar a otro.

Las preocupaciones sobre estos sistemas se han centrado en cuestiones de privacidad, como el seguimiento de los movimientos de los ciudadanos por parte del gobierno, la identificación errónea, las altas tasas de error y el aumento del gasto público. Los críticos lo han descrito como una forma de vigilancia masiva. Componentes

El aspecto de software del sistema se ejecuta en hardware de computadora doméstica estándar y se puede vincular a otras aplicaciones o bases de datos. Primero utiliza una serie de técnicas de manipulación de imágenes para detectar, normalizar y mejorar la imagen de la matrícula, y luego el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para extraer la alfanumérica de la matrícula. Los sistemas ANPR generalmente se implementan en uno de dos enfoques básicos: uno permite que todo el proceso se realice en la ubicación del carril en tiempo real, y el otro transmite todas las imágenes desde muchos carriles a una ubicación de computadora remota y realiza el proceso OCR allí en algún momento posterior. Cuando se realiza en el sitio del carril, la información capturada de la placa alfanumérica, fecha-hora, identificación del carril y cualquier otra información requerida se completa en aproximadamente 250 milisegundos.[cita necesaria]  Esta información puede transmitirse fácilmente a un ordenador remoto para su procesamiento adicional si es necesario, o almacenarse en el carril para su posterior recuperación. En la otra disposición, normalmente hay una gran cantidad de PC que se utilizan en una granja de servidores para manejar altas cargas de trabajo, como las que se encuentran en el proyecto de cargos por congestión de Londres. A menudo, en tales sistemas, existe el requisito de reenviar imágenes al servidor remoto, y esto puede requerir medios de transmisión de mayor ancho de banda.

Tecnología

ANPR utiliza el reconocimiento óptico de caracteres  (OCR) sobre imágenes tomadas por cámaras. Cuando las placas de matrícula de vehículos holandesas cambiaron a un estilo diferente en 2002, uno de los cambios realizados fue en la fuente, introduciendo pequeños huecos en algunas letras (como P  Y R) para hacerlos más distintos y, por lo tanto, más legibles para tales sistemas. Algunas disposiciones de matrículas utilizan variaciones en los tamaños de fuente y el posicionamiento: los sistemas ANPR deben poder hacer frente a tales diferencias para que sean realmente efectivos. Los sistemas más complicados pueden hacer frente a variantes internacionales, aunque muchos programas se adaptan individualmente a cada país.

Las cámaras utilizadas pueden ser cámaras de televisión de circuito cerrado o de aplicación de las reglas de carretera existentes, así como unidades móviles, que generalmente están conectadas a los vehículos. Algunos sistemas utilizan cámaras de infrarrojos para tomar una imagen más clara de las placas.

Tecnología

ANPR utiliza el reconocimiento óptico de caracteres  (OCR) sobre imágenes tomadas por cámaras. Cuando las placas de matrícula de vehículos holandesas cambiaron a un estilo diferente en 2002, uno de los cambios realizados fue en la fuente, introduciendo pequeños huecos en algunas letras (como P  Y R) para hacerlos más distintos y, por lo tanto, más legibles para tales sistemas. Algunas disposiciones de matrículas utilizan variaciones en los tamaños de fuente y el posicionamiento: los sistemas ANPR deben poder hacer frente a tales diferencias para que sean realmente efectivos. Los sistemas más complicados pueden hacer frente a variantes internacionales, aunque muchos programas se adaptan individualmente a cada país.

Las cámaras utilizadas pueden ser cámaras de televisión de circuito cerrado o de aplicación de las reglas de carretera existentes, así como unidades móviles, que generalmente están conectadas a los vehículos. Algunos sistemas utilizan cámaras de infrarrojos para tomar una imagen más clara de las placas.

Algoritmos

La matrícula se normaliza para el brillo y el contraste, y luego los caracteres se segmentan para estar listos para el OCR.

Hay siete algoritmos primarios que el software requiere para identificar una placa de matrícula:

La orientación y el tamaño de la placa: compensa el sesgo de la placa y ajusta las dimensiones al tamaño requerido. Localización de la placa-responsable de encontrar y aislar la placa en la imagen.

Normalización: ajusta el brillo y el contraste de la imagen. Segmentación de caracteres: encuentra los caracteres individuales en las placas. Reconocimiento óptico de caracteres. Análisis sintáctico/geométrico: compruebe los caracteres y las posiciones con las reglas específicas del país. El promedio del valor reconocido en múltiples campos/imágenes para producir un resultado más confiable o seguro. Especialmente dado que cualquier imagen única puede contener una llamarada de luz reflejada, estar parcialmente oscurecida u otro efecto temporal.

La complejidad de cada una de estas subsecciones del programa determina la precisión del sistema. Durante la tercera fase (normalización), algunos sistemas utilizan técnicas de detección de bordes para aumentar la diferencia de imagen entre las letras y el respaldo de la placa. También se puede utilizar un filtro mediano para reducir el ruido visual en la imagen.