En tecnología, a menudo experimentamos "guerras de números". Aquella con la que probablemente puedas identificarte mejor es probablemente la innovación de nuestros teléfonos móviles. Primero, hubo una batalla de megapíxeles, exigiendo más, más y más. Sin embargo, al final resultó que es solo uno de los muchos factores que realmente contribuyen a la calidad de imagen y los fabricantes comenzaron a centrarse en la lente en su lugar. Luego vino la batalla de las pantallas: cada vez más grandes. Luego, las pantallas táctiles se hicieron tan grandes que ni siquiera podíamos usarlas convenientemente. Hoy en día, estos parámetros se han equilibrado y podríamos decir que tales guerras han terminado, pero no sucedió de inmediato.
Algo similar puede ocurrir incluso en tecnologías tan especializadas como las cámaras de monitoreo de tráfico basadas en ANPR; en los últimos años, se debe al aumento continuo de megapíxeles. La pregunta es si esto contribuye al rendimiento del ANPR... o si es simplemente el resultado de la guerra fría de los proveedores en cuanto a la resolución de imagen.
La razón principal por la cual los fabricantes de cámaras ANPR aumentan la resolución es la cobertura de carriles de la cámara. Como afirman, una resolución más alta permite que una sola cámara cubra más carriles, por lo que se pueden utilizar menos cámaras para el mismo proyecto. Por supuesto, suena increíble desde el punto de vista del cliente, ya que parece de alta tecnología y eficiente en términos de costos al mismo tiempo. Sin embargo, nosotros como fabricantes también vemos el lado negativo de esto, así que decidimos arrojar algo de luz sobre este tema y finalmente desmitificar el "mito de los megapíxeles" del ANPR.
¡Abróchense los cinturones, estamos profundizando en el ANPR (también conocido como ALPR, reconocimiento automático de matrículas)! Si prestan atención, seguro que les resultará útil en su próximo proyecto.
Cómo afecta la resolución de la imagen al rendimiento del ANPR
En general, una resolución más alta significa un mejor reconocimiento. Es evidente: el software tiene más entradas (datos) para procesar, por lo tanto, puede funcionar con una mayor fiabilidad. Probablemente hayan experimentado lo mismo cuando necesitaban tomar una decisión importante: pueden tomar decisiones mejores con confianza con más información.
¿Por qué la lógica de los teléfonos inteligentes no se aplica al ANPR?
When people hear “5 megapixels“, they often assume it’s a limitation. After all, many smartphones boast 50MP sensors or more. But ANPR cameras are different from consumer cameras: their job is not to capture stunning, high-resolution photographs – it’s to read license plates clearly and efficiently.
Piling up megapixels without purpose only introduces challenges instead of benefits.
Resolución mínima de la imagen para ANPR
En la práctica, el ancho mínimo de una línea de caracteres en la placa debe ser de 2 píxeles, este es el requisito del software ANPR profesional (como Carmen®). Por debajo de esto, el ANPR se vuelve bastante incierto, algo que nadie quiere en un proyecto de tráfico.
Entonces, para calcular cuánta resolución necesitamos para lograr un ancho mínimo de 2 píxeles para la línea de caracteres, hagamos las cuentas:
Hechos:
- un carril tiene 3,5 metros de ancho (en carreteras europeas)
- el ancho de una línea de carácter de la matrícula es de 10 mm.
Cálculos:
- para obtener al menos 2 píxeles para una línea de carácter, necesitamos 2 píxeles por cada 10 mm
- un carril de 3500 mm de ancho tiene 350 de estas secciones de 10 mm
- por lo tanto, 2 * 350 = se requerirán al menos 700 píxeles.
Es importante enfatizar que este número es un mínimo teórico puramente apropiado cuando no hay desenfoque, distorsión, etc., en las imágenes, y esa no es una situación en la vida real.
Resolución óptima de la imagen para ANPR
En nuestros 30 años de experiencia, hemos comprobado que la resolución será óptima para el ANPR si duplicamos esta cifra. Por eso, incluso nuestras cámaras de reconocimiento de matrículas Vidar de gama básica incluyen resolución HDx (1440 x 1080 píxeles). La captura del tráfico con estos sensores da como resultado un ancho de línea de 4 píxeles en las carreteras europeas y de 2 a 3 píxeles en las matrículas de EE. UU. y Oriente Medio.
Cuando evalúes las cámaras ANPR, recuerda siempre las matemáticas. Si lees que una cámara de 1920 x 1080 puede cubrir tres carriles, ten en cuenta que son solo 640 píxeles por carril, menos que el mínimo indispensable.
No se trata solo de megapíxeles: ¿qué más importa?
Un menor número de megapíxeles, combinado con optimizaciones inteligentes, suele superar a un sensor de alta resolución. Esto es aún más importante:
- Iluminación infrarroja para lecturas nocturnas confiables
- Sincronización del obturador con el movimiento del vehículo para evitar el desenfoque de movimiento.
- Algoritmos adaptados a formatos de placas locales específicos
Estos factores garantizan placas nítidas y legibles, de manera mucho más eficiente que simplemente aumentar la resolución.
ANPR de múltiples carriles
Si has llegado a esta parte de nuestro artículo, ya sabes: cuanto mayor sea la resolución de una cámara, más carriles puede cubrir. Pero ¿es tan simple? En realidad no. Cubrir varios carriles con una sola cámara tiene varios desafíos, y algunos de estos no se pueden superar. Sigue leyendo para descubrir por qué.
Cinco problemas típicos de ANPR de múltiples carriles
Let’s assume you do have the required resolution for covering multiple lanes, and you start to use an ANPR camera for three or even four lanes. Though it sounds good, number plate recognition results will not shine that much. Our recommendation is not to go above two lanes. Here are five reasons to prove it.
Bloqueo de Vista
Los vehículos más grandes pueden bloquear la vista de los más pequeños que pasan por un carril adyacente, lo que aumenta la posibilidad de eventos perdidos.
Potencia de Procesamiento
Cuantas más vías se cubran, mayor será la potencia de procesamiento necesaria. Las posibilidades de eventos perdidos, retrasos y sobrecarga de red aumentarán a medida que aumente el número de carriles.
Alta Resolución
En lo que respecta a los sistemas ALPR, la fórmula es simple: a mayor resolución de imagen, mayor tamaño del archivo y, por lo tanto, mayor cantidad de datos que debe procesar el sistema. Esto sobrecarga el ancho de banda, ralentiza el almacenamiento y requiere un mayor procesamiento, especialmente en implementaciones móviles, en tiempo real o en el borde.
Sin embargo, las cámaras de tráfico están diseñadas para soportar condiciones extremas y, al mismo tiempo, mantener su rentabilidad. Por ello, suelen utilizar CPU que priorizan la durabilidad y la eficiencia sobre la potencia de procesamiento. La limitada capacidad de procesamiento implica que, si la cámara tiene que procesar imágenes de alta resolución y gran tamaño, puede ralentizar el rendimiento en tiempo real. Dado que se pueden procesar menos fotogramas en estas condiciones, la precisión en la activación se vuelve más crucial que nunca.
A continuación, se detalla por qué un exceso de megapíxeles puede afectar el rendimiento de ANPR:
- Aumento del volumen de datos
Una mayor resolución significa archivos de imagen más grandes, lo que ejerce presión sobre la transmisión, el procesamiento y el almacenamiento de datos: factores cruciales en entornos con limitaciones de ancho de banda o memoria. - Tiempos de procesamiento más lentos
El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) debe analizar más píxeles por fotograma, lo que aumenta la latencia y genera el riesgo de perder lecturas de matrículas cuando los vehículos se mueven a alta velocidad. - Recursos desperdiciados
En el reconocimiento de matrículas, solo una pequeña parte de la imagen (la propia matrícula) es realmente importante. Procesar millones de píxeles de fondo innecesarios desperdicia recursos valiosos sin mejorar el rendimiento del reconocimiento.
La cámara ALPR insignia de Adaptive Recognition, Vidar, aborda estos desafíos con elegancia.
Utiliza un sensor de 5 MP, no por limitación, sino por diseño. Gracias a su óptica, procesamiento de imágenes y optimización de software diseñados específicamente para este fin, Vidar captura imágenes nítidas de matrículas de forma consistente, incluso a altas velocidades, con un procesamiento rápido y un consumo de memoria mínimo. Además, Vidar combina tres potentes métodos de disparo: el localizador de matrículas, el bucle virtual y el disparador láser integrado, pionero en la industria, para garantizar la detección eficiente de matrículas incluso en condiciones exigentes. En ANPR, la ingeniería inteligente siempre supera el conteo de píxeles sin procesar.
A diferencia de los diseños convencionales, la arquitectura de Vidar incluye dos procesadores independientes: una CPU de doble núcleo para las operaciones del sistema y una CPU de cuatro núcleos dedicada exclusivamente a las tareas de ANPR. Esta división del trabajo permite a Vidar gestionar imágenes de alta resolución cuando es necesario, manteniendo al mismo tiempo un funcionamiento económico, una durabilidad estándar en la industria y una precisión de reconocimiento excepcional.
Aberraciones del Lente
Incluso los mejores lentes tienen lo que se llaman aberraciones: hay una diferencia en la calidad de la imagen entre el centro y el lado de la imagen. Al acercarse a los lados, la imagen se vuelve menos nítida, un poco desvanecida y distorsionada, lo que afecta negativamente al rendimiento del ANPR.
Evidencia
En muchos países, una imagen de tráfico es admisible como prueba en el tribunal cuando muestra solo un vehículo. Las imágenes que muestran varios vehículos no son aceptadas para tales procedimientos legales. Por lo tanto, a menos que tenga una función que elimine cada vehículo, esto también podría ser un problema.
Tres Consejos para ANPR de Múltiples Carriles
Nuestra recomendación es utilizar una cámara para un carril o como máximo para dos carriles. Sin embargo, si tu cámara captura múltiples carriles, asegúrate de seguir nuestra guía profesional. Hemos recopilado tres consejos para lograr el mejor rendimiento posible.
- La resolución mínima de la imagen debería ser de al menos 700 píxeles por carril o, idealmente, de 1440 píxeles por carril (en una cámara HDx).
- Utiliza solo la instalación superior en lugar de la posición lateral. De esta manera, puedes minimizar los eventos perdidos (debido a la vista bloqueada) y la distorsión.
- Aproveche las funciones de iluminación sincronizada y enfocada de sus cámaras ANPR dedicadas. Sin embargo, los modelos más modernos, como la cámara de reconocimiento de matrículas Vidar, van aún más lejos. Al poder ajustar automáticamente el brillo para fotogramas pares e impares simultáneamente, Vidar puede tomar fotos compatibles con ANPR de matrículas reflectantes y no reflectantes sin necesidad de iluminación adicional.
We hope you find this guide useful. If you are still uncertain how to position your camera and what parameters you need for the best performance, feel free to get in touch with us – our experts are always glad to share their knowledge:
