Las matrículas vienen en todas las formas, tamaños y colores en todo el mundo, y a medida que la tecnología avanza, los esfuerzos por estandarizarlas han aumentado. Para las empresas que trabajan con el Reconocimiento Automático de Matrículas (ALPR, también conocido como ANPR), esta es una excelente noticia. Pero incluso con estos esfuerzos, leer una matrícula, ya sea estándar o única, aún presenta numerosos desafíos. Desde formatos peculiares y matrículas desgastadas hasta ángulos de cámara complejos y vehículos a alta velocidad que desenfocan las imágenes, hay muchos obstáculos que se interponen entre los sistemas ALPR y un reconocimiento impecable.
Los mayores desafíos del reconocimiento de matrículas
Profundicemos en los desafíos más formidables que incluso los sistemas ALPR más avanzados deben superar. Si bien la tecnología de Reconocimiento Automático de Matrículas (ALPR) ha revolucionado la identificación y vigilancia de vehículos, aún enfrenta obstáculos que exigen soluciones innovadoras. Desde la variabilidad de las matrículas hasta los ángulos de cámara complejos y las condiciones climáticas, cada obstáculo pone a prueba los límites de la tecnología ALPR.
Desafíos como matrículas dañadas, el deslumbramiento de la iluminación o el tráfico denso pueden afectar el reconocimiento. Factores ambientales como la lluvia o la niebla añaden un nivel adicional de complejidad, al igual que la velocidad a la que los vehículos pasan frente a las cámaras. Entre estos desafíos, uno destaca especialmente: las matrículas personalizadas y los colores únicos, como las matrículas rojas, que presentan problemas que requieren enfoques sofisticados.
Las complejidades de las matrículas personalizadas y los colores únicos
En este artículo, nos centraremos en los desafíos que plantean las matrículas no estándar. Las matrículas con patrones personalizados o tonos poco convencionales, como el rojo, pueden ser especialmente complejas. La poca luz agrava el problema, ya que los detalles se mezclan con la luz infrarroja, lo que dificulta aún más el reconocimiento preciso.
Para abordar estos problemas, los sistemas ALPR avanzados combinan hardware de vanguardia con software inteligente. Los ajustes especializados de la cámara optimizan la captura de imágenes, mientras que los algoritmos basados en redes neuronales analizan la estructura y los patrones regionales de la matrícula, prediciendo caracteres faltantes o poco claros. Al aprender de diversos conjuntos de datos, estos sistemas mejoran continuamente su capacidad para identificar incluso los diseños más complejos con precisión.
Si bien este artículo se centra en placas personalizadas y colores únicos, en futuros artículos se abordarán otros desafíos críticos, como la gestión del deslumbramiento, el tráfico a alta velocidad y los efectos de las interferencias ambientales. Por ahora, analicemos con más detalle cómo los sistemas ALPR superan las complejidades de las placas rojas.
¿Por qué es tan difícil leer matrículas rojas?
Muchos sistemas ALPR (Reconocimiento Automático de Matrículas) utilizan luz infrarroja (IR) para capturar datos de matrículas en condiciones de poca luz o nocturnas; sin embargo, la luz IR no captura la información de color. Esto supone un reto en regiones donde la diferenciación de colores es esencial, ya que la iluminación IR no puede distinguir, por ejemplo, entre matrículas rojas y verdes con caracteres idénticos.
Imagínese lo siguiente: necesita leer matrículas que rompen con lo común, con caracteres rojos sobre un fondo más claro o fondos rojos con caracteres blancos. A esto hay que añadir que necesita hacerlo de noche, en condiciones de iluminación poco ideales. Suena complicado, ¿verdad? Pues lo es, pero lo tenemos cubierto.
Primero, profundicemos en cómo funciona la tecnología ALPR con matrículas estándar; comprender los conceptos básicos le ayudará a comprender por qué ciertos tipos de matrículas, como las rojas, requieren un esfuerzo adicional.
Ya sea de día o de noche, la captura de matrículas depende de varios factores clave, como ya explicamos, como la velocidad del vehículo, la posición de la cámara, la variabilidad de las matrículas, la iluminación y las condiciones meteorológicas, etc. Sin embargo, el verdadero desafío es el ALPR nocturno. Sin una iluminación adecuada, una cámara LPR podría percibir las matrículas como formas oscuras y borrosas. El uso de luz blanca para iluminar las matrículas podría molestar a los conductores y también plantea problemas cuando las matrículas tienen revestimientos reflectantes, ya que pueden crear deslumbramiento y ocultar detalles clave. Por lo tanto, el uso de luz infrarroja para el reconocimiento de matrículas es la práctica más común; sin embargo, cuando se trata de matrículas rojas, la situación se vuelve más compleja, ¡y ahí es donde se pone fascinante!
Explicación del Reconocimiento de Matrículas Rojas
Las matrículas estándar son fácilmente legibles en la oscuridad gracias a la iluminación infrarroja (IR). La IR ayuda a las cámaras ALPR a "ver" con poca luz, potenciando el contraste entre los caracteres de la matrícula y el fondo. Y lo mejor es que no ciega a los conductores, ya que la IR funciona mucho más allá del espectro visible.
El ojo humano puede ver luz entre 380 nm y 750 nm. Para evitar deslumbrar a los conductores por la noche, estos iluminadores deben funcionar por encima de 750 nm. Para el reconocimiento de matrículas nocturno, la luz infrarroja de 850 nm es óptima, mientras que la luz infrarroja de 760 nm es más adecuada para el conteo de pasajeros (Vidar PAX), ya que proporciona una mejor visibilidad detrás del parabrisas.
Para solucionar esto, al leer matrículas rojas por la noche, es mejor comenzar con luces LED blancas. Estas proporcionan una iluminación uniforme y ayudan a solucionar problemas comunes como reflejos, tamaños de matrícula inusuales o fuentes complejas. Si los LED blancos no funcionan, las luces NIR de 760 nm suelen ser suficientes, con resultados sólidos. Por otro lado, las luces infrarrojas de 850 nm son ideales para las matrículas rojas. Su longitud de onda interactúa eficazmente con el color rojo, mejorando el contraste y garantizando que los detalles de la matrícula destaquen claramente sobre el fondo.
Imagínese que un león intenta localizar una cebra inmóvil en la hierba alta. Desde la perspectiva del león daltónico, la cebra se mimetiza con la hierba, haciéndola casi invisible. De igual manera, la luz roja tiene dificultades para resaltar las placas rojas, e incluso con la cámara y la iluminación correctamente configuradas, el resultado podría ser una imagen ilegible.
Configuración de cámaras de Adaptive Recognition para leer matrículas rojas
A diferencia del león, que necesita evolucionar para superar sus desafíos nocturnos, las cámaras ALPR pueden optimizarse para capturar matrículas rojas con solo unos pocos ajustes. Ajustando la configuración específica, las cámaras pueden leer con precisión matrículas con caracteres o fondos rojos.
NOTA: These configurations are tailored for Adaptive Recognition Vidar ALPR cameras paired with 850nm IR illuminators or built-in IR lighting. If you’re using third-party cameras with one of the Carmen® software products, consult the camera manufacturer for compatibility.
1. Reducción de Ruido
Para reducir el ruido de la imagen, configure el brillo de la imagen manteniendo bajos los valores de obturador y ganancia.
Se recomienda utilizar la iluminación más baja posible. Sin embargo, tenga en cuenta que la intensidad de la iluminación se ve muy afectada por la distancia entre la matrícula y la cámara. Por lo tanto, asegúrese de que la iluminación sea lo suficientemente intensa como para alcanzar las matrículas. También es recomendable estacionar un vehículo frente a la cámara para ajustar los niveles de iluminación necesarios para las distancias utilizadas.
2. Calidad de imagen
Establezca el valor de calidad JPEG entre 75 y 85. Esto dará como resultado una imagen más nítida, evitando caracteres borrosos y mejorando el proceso general de ALPR.
3. Cambio Día/Noche
Mientras que las matrículas normales permanecen visibles durante más tiempo al anochecer y al amanecer, las matrículas rojas se vuelven menos visibles antes. Para garantizar que la cámara capture matrículas rojas de forma fiable, el dispositivo debe cambiar entre los modos día y noche con antelación. Esto se puede lograr estableciendo el valor force_daynightcut en 100 mediante la siguiente solicitud HTTP:
http://CAMERA_IP/control/brightnesscontrol?force_daynightcut=100&save&wfilter=1
4. Gamma
El valor gamma debe establecerse entre 1,4 y 1,5. Esto garantiza que el uso de bits siempre se optimice durante el proceso de codificación de la imagen. Tenga en cuenta que el valor gamma solo se puede modificar cuando el control de brillo está en modo manual.
5. Modos de poca luz
Las matrículas rojas se leen mejor si la imagen es más brillante durante el día y un poco más brillante por la noche. Esto se puede lograr configurando los valores predeterminados de día y noche a los siguientes:
6. Brillo Objetivo
Si la cámara ofrece la opción de configurar el valor de Brillo Objetivo, asegúrese de que esté entre 0 (cero) y el valor positivo máximo (+) de 100.
Tenga en cuenta que mantener el Brillo Objetivo en el rango positivo permite obtener una imagen general más brillante, ideal para matrículas rojas. Sin embargo, en caso de sobreexposición potencial (que hace ilegible cualquier matrícula), existe la opción de configurar el Brillo Objetivo en el rango negativo. En otras palabras, la mejor opción es configurar el Brillo Objetivo en un valor que evite la subexposición o sobreexposición y, al mismo tiempo, permita que la cámara lea matrículas rojas. Este ajuste depende en gran medida del entorno de instalación.
7. Valores MDF e IRCORR
Configurar los valores MDF e IRCORR permite que la cámara presente imágenes nítidas y nítidas tanto de día como de noche. Para configurar estos dos valores, siga estos pasos:
Paso 1: Mida los valores de enfoque diurno y nocturno
Paso 2: Establezca la diferencia como valor MDF con esta solicitud:
http://[cameraIPaddress]/control/filtercontrol?mdf=[difference]&save§ion=1&wfilter=1
Paso 3: Active la corrección manual de IRCORR con esta solicitud:
http://[camera IP address]/control/filtercontrol?ircorr=-1&save§ion=1&wfilter=1
¿Observó que el texto entre corchetes [] es un marcador de posición? Para que las solicitudes funcionen correctamente, inserte la dirección IP de su cámara en lugar de "[dirección IP de la cámara]" y reemplace "[difference]" con la diferencia numérica entre los valores de enfoque diurno y nocturno.
NOTA: Estas configuraciones están diseñadas para cámaras ALPR Vidar con Reconocimiento Adaptativo, combinadas con iluminadores IR de 850 nm o iluminación IR integrada. Si utiliza cámaras de terceros con el software Carmen®, consulte con el fabricante de la cámara para verificar la compatibilidad.
Resumen: Superando los obstáculos más difíciles del ANPR
El Reconocimiento Automático de Matrículas ha transformado la forma en que abordamos la identificación, vigilancia y gestión del tráfico de vehículos. Sin embargo, incluso los sistemas más avanzados se enfrentan a desafíos que superan los límites de la innovación. Desde la gestión de interferencias ambientales y vehículos a alta velocidad hasta la decodificación de matrículas complejas y personalizadas, el camino hacia un reconocimiento fluido está plagado de obstáculos que exigen soluciones de vanguardia.
Este artículo ha destacado uno de los desafíos más complejos: las matrículas rojas y los diseños de matrículas personalizados. Estas anomalías superan los límites de los sistemas ALPR tradicionales, pero la tecnología de Reconocimiento Adaptativo está a la altura con algoritmos de software inteligentes capaces de adaptarse y evolucionar para abordar estas complejidades. Al ajustar la configuración de la cámara y aprovechar las soluciones basadas en redes neuronales, la tecnología ALPR moderna está acortando distancias, ofreciendo una precisión excepcional incluso en los escenarios más exigentes.
Esto es solo el comienzo. En las siguientes entregas de esta serie, exploraremos cómo la ALPR aborda otros obstáculos clave, como la gestión del deslumbramiento, el tráfico denso y las condiciones climáticas extremas. Juntos, descubriremos las estrategias e innovaciones que hacen de la ALPR una piedra angular de los sistemas de transporte inteligentes. Manténgase al tanto para profundizar en el mundo de los desafíos más complejos de la ALPR y sus soluciones innovadoras.
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