La movilidad inteligente necesita datos fiables para transformar la gestión urbana. En esta entrevista en ESMARTCITY, Roberto Ruiz, director de Lector Vision, explica cómo la visión artificial, la analítica de vídeo y la inteligencia aplicada están impulsando nuevas soluciones para ciudades más inteligentes, seguras y sostenibles. Aborda el papel de Lector Vision en el ecosistema smart city y el lanzamiento de TotalVision, además de las tendencias que marcarán el futuro de la movilidad y el papel de la IA en la evolución de las ciudades.
ESMARTCITY: Como empresa tecnológica especializada en visión artificial, analítica de vídeo e inteligencia aplicada a la movilidad y la seguridad, ¿qué aporta Lector Vision en el sector de las ciudades inteligentes? ¿Cuáles son los principales servicios y soluciones que ofrece? ¿Qué papel adquiere Lector Vision dentro del ecosistema de movilidad inteligente y smart cities?
Roberto Ruiz: Lector Vision nació con una convicción que sigue siendo el centro de lo que hacemos: la gestión inteligente de la movilidad urbana requiere tecnología propia, no ensamblaje de soluciones de terceros. Desarrollamos nuestro propio hardware y nuestro propio software —incluido el motor de analíticas Lector Engine®—, lo que nos permite controlar toda la cadena de valor, desde el diseño del sensor hasta la integración con plataformas de gestión de la ciudad.
Hoy formamos parte de un grupo tecnológico español de referencia en movilidad e infraestructuras, lo que amplía nuestra capacidad de proyecto sin que perdamos el foco en I+D que nos define como fabricante.
Nuestro catálogo abarca cuatro líneas: sistemas ITS para tráfico y carretera —control de velocidad, cámara de semáforo en rojo, lectura de matrículas en vía pública, peaje free-flow—; control de accesos y parking tanto en superficie como en instalaciones cerradas; sensórica ambiental para calidad del aire; y sistemas embarcados para control de estacionamiento regulado. Tenemos presencia en proyectos en múltiples países, con referencias en ciudades como Madrid, Barcelona, París, Viena, Múnich, Buenos Aires, Bogotá, Melbourne o Kuwait, y trabajamos con integradores y operadores de primer nivel en España y en el exterior.
El papel que jugamos en el ecosistema smart city es el de fabricante del dato de vehículo en el punto de tránsito: matrícula, tipo de vehículo, ocupación, velocidad, cumplimiento normativo. Ese dato es el que las ciudades necesitan para tomar decisiones reales sobre movilidad. Nuestra función es que sea fiable, estructurado y directamente aplicable.
ESMARTCITY: Recientemente habéis presentado la solución de acceso inteligente TotalVision. ¿Qué supone este lanzamiento para la compañía y qué innovaciones aporta respecto a los sistemas tradicionales? ¿Cuáles son las principales características y ventajas de esta solución?
Roberto Ruiz: TotalVision es la respuesta a una pregunta que llevamos tiempo escuchando en el mercado: ¿por qué necesito sistemas separados para saber qué vehículo ha entrado, cuántas personas lleva y de qué tipo es? La respuesta hasta ahora era que no había una solución completa. Con TotalVision, la hay.
La solución integra en un único sistema y punto de captura tres capas de análisis: reconocimiento de matrícula (OCR), detección de ocupación del vehículo (HOV) y clasificación de marca y modelo (MMR). La arquitectura se apoya en dos cámaras Cube EVO de doble sensor CMOS —color e infrarrojo— y dos iluminadores LED de alta potencia, con procesamiento completamente embebido en la propia cámara. No hay servidor externo, no hay dependencia de conectividad para el análisis.
Lo que diferencia a TotalVision de los enfoques tradicionales no es solo la convergencia de funciones, sino cómo está construida técnicamente. El Cube EVO incorpora un procesador con unidad de procesamiento neuronal dedicada, lo que permite ejecutar múltiples redes de visión artificial en tiempo real dentro del propio dispositivo. El sistema genera simultáneamente la lectura de matrícula, el conteo de ocupantes desde perspectiva frontal y lateral, y la clasificación del vehículo, componiendo un resultado estructurado único por cada tránsito.
Esto no es teoría: la capa de lectura automática de matrículas ha sido validada en instalaciones operativas reales en parkings de alta demanda en Madrid. En operación real, el sistema alcanza una precisión superior al 99%. Esta validación en campo es la base técnica sobre la que se asienta TotalVision.
Para el mercado, el resultado práctico es claro: un solo punto de instalación, un solo sistema de mantenimiento, un registro estructurado por tránsito con evidencia visual lista para auditoría e integración con backoffice, y cumplimiento de la normativa de privacidad vigente desde el diseño.
ESMARTCITY: En la actualidad, ¿cuáles son los principales problemas de movilidad y seguridad que se detectan en las ciudades, y cómo responde Lector Vision a estas necesidades? Tras llevar años desarrollando soluciones basadas en visión artificial y analítica de vídeo, ¿qué necesidades concretas del mercado buscáis resolver actualmente?
Roberto Ruiz: El problema más extendido que encontramos en las ciudades no es de infraestructura, es de datos: hay mucha tecnología desplegada pero los datos que genera están fragmentados, son inconsistentes entre sistemas o sencillamente no se utilizan para tomar decisiones. Esa brecha entre la capacidad técnica instalada y el valor que se extrae de ella es donde trabajamos.
En términos de necesidades concretas, veo tres vectores de presión que marcan hoy la agenda municipal. El primero es la regulación de emisiones. Las Zonas de Bajas Emisiones se están desplegando de forma acelerada, y su operación exige sistemas de lectura, clasificación y enforcement que sean legalmente robustos. Nuestras soluciones cumplen la norma UNE 199142-3, el estándar técnico de referencia para el control de acceso a ZBE en España, y eso marca una diferencia real cuando los ayuntamientos licitan o auditan estos sistemas.
El segundo es la transformación del modelo de parking. El parking ha dejado de ser una barrera que sube y baja: es un punto de generación de datos para gestión de demanda, tarificación dinámica y análisis de ocupación. El mercado está migrando hacia arquitecturas free-flow donde la experiencia del usuario es lo primero y la infraestructura de captura tiene que ser más precisa y más rica en información.
El tercero, y quizás el menos visible todavía, es la necesidad de medir la movilidad real. Las ciudades planifican con encuestas y modelos estimados. La visión artificial bien integrada puede aportar datos reales de flujo, tipología de vehículos, ocupación y cumplimiento normativo desde los propios puntos de tránsito. Ese cambio de paradigma —del dato estimado al dato medido— es en el que llevamos años trabajando.
ESMARTCITY: Lector Vision ha participado en numerosos proyectos vinculados a la movilidad inteligente y el control de accesos. ¿Podrías compartir casos reales destacados en los que vuestras soluciones hayan contribuido a mejorar la eficiencia operativa o la gestión del tráfico urbano?
Roberto Ruiz: Hay varios ámbitos donde nuestras soluciones están generando impacto real.
En Zonas de Bajas Emisiones, hemos participado en la implantación de sistemas de control en varios municipios españoles —entre ellos Guadalajara, Albacete, Oviedo y Santander—. En todos los casos el reto era el mismo: implementar un control de acceso automático, preciso y legalmente sustentable, que permitiera al ayuntamiento gestionar excepciones, generar el registro de tránsito y operar el sistema sin depender de intervención manual. La cumplimentación de la norma UNE 199142-3 ha sido clave para que estos proyectos superen los procesos de licitación y auditoría.
En el ámbito del parking y los accesos, trabajamos con los principales operadores de aparcamientos en España y a nivel internacional, así como con aeropuertos, hospitales y grandes superficies comerciales.
En el terreno de la innovación aplicada, tenemos instalaciones operativas de detección VAO —Vehículos de Alta Ocupación— en parkings de uno de los principales operadores de aparcamientos de España, en ubicaciones de Madrid con alta demanda de acceso, especialmente durante eventos como conciertos, campeonatos deportivos o grandes concentraciones. Son entornos técnicamente exigentes: alta rotación, variedad de tipología de vehículos, condiciones de iluminación cambiantes. En operación real, el sistema alcanza una precisión del 98,68% en la clasificación VAO/no-VAO. Este tipo de instalaciones son la base técnica sobre la que se asienta la capa HOV de TotalVision.
En el ámbito del enforcement vial, estamos presentes en multitud de ciudades que son buenos ejemplos de cómo la visión artificial puede cubrir de forma coherente distintas necesidades de seguridad vial sin multiplicar sistemas independientes. Combinar cámaras Smart Sensor para ANPR y control de accesos, Smart Sensor Red Light para seguridad en intersecciones, el control de giros prohibidos y el radar de velocidad en tramo, todo integrado en una sola plataforma de gestión.
ESMARTCITY: Hoy en día, la automatización del control de accesos y el parking inteligente se han convertido en una prioridad para muchas ciudades, las cuales avanzan hacia modelos más conectados y basados en datos. Desde tu punto de vista, ¿qué tendencias crees que marcarán el futuro de la movilidad inteligente durante los próximos años? Y en pleno auge de la IA, ¿cómo influye la inteligencia artificial en la evolución de las tecnologías de visión artificial aplicadas a la movilidad y la seguridad vial?
Roberto Ruiz: La tendencia más estructural es la convergencia entre datos, regulación y experiencia de usuario. Durante años, los sistemas de visión artificial funcionaban como sensores aislados: detectaban, registraban y reportaban. Lo que está cambiando es que esa información se conecta directamente a decisiones operativas —apertura de accesos, ajuste de tarifas, gestión de flujos— y a modelos de planificación urbana.
Veo tres líneas de evolución concretas. La primera es la extensión del modelo free-flow: la barrera física está desapareciendo progresivamente de los aparcamientos y los peajes. El sistema tiene que reconocer, clasificar y autorizar en milisegundos, con márgenes de error que en entornos operativos reales son inaceptables. Eso exige cámaras con procesamiento embebido y motores de reconocimiento más robustos. Es exactamente lo que hemos construido con el Cube EVO.
La segunda es la tarificación por atributos del vehículo. Las ciudades y los operadores quieren saber no solo qué matrícula ha entrado, sino si el vehículo es eléctrico, si lleva más de un ocupante, cuál es su categoría ambiental. Nuestras instalaciones operativas demuestran que esto es técnicamente viable hoy con niveles de precisión operativos. TotalVision es la respuesta a esa necesidad.
La tercera línea es la integración del cumplimiento normativo como capa nativa de diseño. El RGPD, los estándares de ZBE, la trazabilidad de las decisiones automatizadas dejan de ser requisitos de homologación posteriores y tienen que estar incorporados desde el origen. Los sistemas que no lo hagan así tendrán cada vez más dificultades en licitaciones públicas y entornos sensibles.
Respecto a la IA, el cambio más determinante en nuestro sector no es solo la aparición de nuevas capacidades sino dónde corre el modelo. El procesamiento que antes requería servidor centralizado ahora se ejecuta en la propia cámara. El Cube EVO, con procesador de última generación, NPU dedicada y el motor Lector Engine® embebido, opera con menos de 15W de consumo y funciona de forma completamente autónoma sin dependencia de comunicaciones para el análisis. En infraestructuras reales, eso no es una ventaja técnica menor.
ESMARTCITY: De cara al futuro, ¿qué objetivos estratégicos se marca Lector Vision a medio plazo y qué papel aspira a desempeñar en la transformación digital de las ciudades?
Roberto Ruiz: Tenemos tres prioridades claras para los próximos años. La primera es consolidar TotalVision como referencia en el mercado de acceso inteligente. El lanzamiento tiene respaldo técnico real —validado en instalaciones operativas— y ahora el trabajo es escalar el producto en los distintos segmentos: parking, ZBE, control de accesos en infraestructuras críticas. El enfoque multianalítica —un sistema que aporta matrícula, ocupación y tipología en cada tránsito— es una propuesta que el mercado aún no tiene estandarizada, y queremos ser quienes la definan.
La segunda es crecer con el respaldo del grupo al que pertenecemos, que nos abre acceso a proyectos de mayor escala y complejidad donde la visión artificial es un componente de una solución más amplia de movilidad e infraestructuras. Eso amplía nuestro mercado potencial sin que renunciemos a lo que nos define: ser fabricantes de tecnología propia con I+D real.
La tercera es consolidar nuestra presencia internacional, especialmente en Europa, Estados Unidos y América Latina, donde la demanda de soluciones para ZBE, control de accesos y parking inteligente está creciendo con fuerza y donde ya tenemos presencia activa y equipo dedicado.
El papel que aspiramos a desempeñar en la transformación digital de las ciudades no es el de proveedor de cámaras. Es el de fabricante del dato de vehículo de confianza: el sistema que da a los gestores urbanos la información que necesitan para decidir sobre movilidad con base real y no con estimaciones. Para eso se necesita tecnología propia, rigor normativo y la voluntad de validar lo que se promete en instalaciones reales antes de presentarlo al mercado. En eso llevamos más de una década trabajando.