Reconocimiento automático de matrículas
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El reconocimiento automático de matrículas (Automatic number plate recognition o ANPR en inglés) es un método de vigilancia y control de accesos que utiliza el reconocimiento óptico de caracteres en imágenes para leer las matrículas de los vehículos. En 2005, los sistemas pueden escanear las matrículas con una frecuencia aproximada de una por segundo en vehículos con velocidades de hasta 160 km/h. Pueden utilizar el circuito cerrado de televisión existente o radares, o unas diseñadas específicamente para dicha tarea. Las cámaras LPR (inglés: license plate readers) son utilizadas por las diversas fuerzas de policía, en accesos a aparcamientos públicos y privados y como método de recaudación electrónica de peaje en las autopistas de pago, también para vigilar la actividad del tránsito como una luz roja en una intersección.
El ANPR se puede utilizar para almacenar las imágenes capturadas por las cámaras fotográficas, así como el texto de la matrícula, y algunas se pueden configurar para almacenar una fotografía del conductor. Estos sistemas a menudo utilizan iluminación infrarroja para hacer posible que la cámara pueda tomar fotografías en cualquier momento del día. En al menos una versión de cámara fotográfica para la supervisión de intersecciones se incluye un flash de gran alcance, que sirve para iluminar la escena y hacer que el infractor se dé cuenta de su error. La tecnología ANPR tiende a ser específica para una región, debido a la variación entre matrículas de un lugar a otro.
El software del sistema se ejecuta sobre un hardware de PC estándar y puede ser enlazado con otras aplicaciones o bases de datos. Primero utiliza una serie de técnicas de manipulación de la imagen para detectar, normalizar y realzar la imagen del número de la matrícula, y finalmente reconocimiento óptico de caracteres para extraer los alfanuméricos de la matrícula. Los sistemas ANPR/ALPR se pueden utilizar de dos modos; uno permite que el proceso sea realizado en su totalidad en el lugar de la toma en tiempo real, mientras que el otro transmite todas las imágenes de muchas cámaras a un ordenador remoto en que se realiza el proceso de OCR más tarde. Cuando se realiza in situ, la información capturada de la matrícula alfanumérica, fecha y hora, identificación del lugar y cualquier otra información que se requiera es completada en unos 250 milisegundos. Esta información, convertida ahora en pequeños paquetes de datos, se puede transmitir fácilmente a algún ordenador remoto para un posterior procesamiento en caso de que sea necesario, o ser almacenado en el lugar para ser recuperada posteriormente. En la otra disposición, típicamente hay una gran cantidad de PC usados en una granja de servidores para manejar altas cargas de trabajo, como los que se encuentran en el proyecto de carga de congestión de Londres. A menudo en dichos sistemas existe la necesidad de remitir imágenes al servidor remoto y este puede requerir medios de transmisión con un gran ancho de banda. Los inconvenientes de estos sistemas están centrados en el temor en cuanto a la privacidad de los movimientos de los ciudadanos y los informes de los medios sobre la identificación errónea y altas tasas de error. Sin embargo, según se han ido desarrollando, estos sistemas han logrado ser mucho más exactos y fiables.