Los sistemas basados en visión artificial de Lector Vision contribuyen a mejorar la movilidad urbana
Lector Vision ofrece soluciones basadas en visión artificial para mejorar el ámbito de la movilidad en las ciudades. Es el caso del sistema para la gestión automática del tráfico, que incluye funcionalidades como detección, clasificación o conteo por carriles, y el sistema para sanciones mediante detección de infracciones en semáforos.
La gestión de aspectos de la movilidad urbana como los aparcamientos suele resultar una tarea compleja y costosa, sobre todo en aeropuertos, hospitales, hoteles o grandes áreas comerciales donde se precisa un elevado número de plazas. En estos casos, un sistema basado en visión artificial puede proporcionar servicios de valor añadido como administración automática, guiado hacia plazas libres o videovigilancia. Al incluir todo esto en un mismo sistema y plataforma, se abaratan costes y se automatiza la gestión.
En este sentido, Lector Vision cuenta con un software de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) que incluye tecnologías como redes neuronales convolucionales (CNNs) basadas en deep learning. Además, ofrece múltiples sistemas basados en visión artificial, como uno dedicado a la gestión automática del tráfico y otro para sanciones por cometer infracciones en semáforos.
La visión artificial tiene el objetivo de automatizar el procesamiento de imágenes para comprender su contenido. Este tipo de análisis soporta formatos tanto de imagen como de vídeo, dando lugar a resultados estáticos y dinámicos, con información desde varios puntos de vista, como en los casos multicámara, datos multimodales y objetos con distinta apariencia e iluminación.
Debido a la dificultad de modelar objetos e información tan variables, resulta necesario generar una gran cantidad de datos para conseguir comprender lo que sucede en la escena y resolver tareas específicas, para lo que es fundamental el uso de la tecnología deep learning y big data.
Desarrollos recientes en visión artificial
En los últimos años, la visión artificial ha avanzado a pasos agigantados gracias a la evolución de las redes neuronales convolucionales y del deep learning. Lector Vision ha implementado este tipo de tecnologías en todas sus aplicaciones de control y gestión de tráfico aplicadas a cualquier tipo de vía abierta al tráfico.
Otros desarrollos recientes consisten en la detección de marca, modelo, color y tipo del vehículo diferenciando entre coche, moto o camión, además de la detección del uso del cinturón de seguridad o del uso indebido del teléfono móvil al volante.
Asimismo, la compañía ha evolucionado su Centro de Control del Tráfico, aplicando la tecnología big data y deep learning para incrementar sus capacidades de análisis, con el objetivo de contribuir, entre otras cosas, a la transformación de ciudades en smart cities.