Cómo funciona el sistema ANPR

El sistema ANPR funciona capturando una imagen de la matrícula de un vehículo y convirtiéndola en texto sobre el que el software puede actuar. La descripción estándar consta de seis pasos: captura de la imagen, preprocesamiento, localización de la matrícula, segmentación de caracteres, reconocimiento óptico de caracteres y una comprobación en la base de datos que determina si se abre la barrera.

En la práctica, son siete. Entre la captura y el preprocesamiento se interpone la conexión con la cámara —ya sea a través de la propia API de la cámara, donde ya reconoce las matrículas, o mediante la lectura de su flujo de vídeo H.264—. Y entre el reconocimiento y la comprobación en la base de datos se interpone la corrección: comparar la lectura obtenida con otras lecturas alternativas y aplicar cualquier excepción manual establecida para ese vehículo. La mayoría de los sistemas carecen de este paso de corrección, razón por la cual una matrícula que hoy se lee mal seguirá leyéndose mal el año que viene.

Los seis pasos estándar son: captura de imagen, preprocesamiento, localización de la matrícula, segmentación de caracteres, reconocimiento óptico de caracteres y comprobación en la base de datos y acción.

Autlo describe siete pasos, añadiendo la conexión a la cámara como segundo paso —ya sea a través de la propia API de la cámara o de su flujo H.264— y la corrección como sexto paso, que se aplica antes de la comprobación en la base de datos, de modo que una matrícula ambigua o mal leída siga correspondiendo al permiso correcto.

Sí. Los formatos de las matrículas son nacionales: en Estonia se utilizan tres dígitos seguidos de tres letras; en Suecia, Finlandia y Lituania, tres letras seguidas de tres dígitos; y muchos países no utilizan ninguno de estos formatos. Autlo establece las reglas de segmentación y reconocimiento para el estándar que se utiliza en sus instalaciones y para los países vecinos cuyos vehículos llegan efectivamente hasta allí, de modo que el tráfico transfronterizo se detecta con la misma fiabilidad que el tráfico local, en lugar de tratarse como una anomalía.

Sí. Configure una regla manual para ese vehículo en Autlo: la regla vincula la lectura errónea con el permiso correcto, y la excepción se aplica antes de que se tome la decisión de acceso. A partir de la siguiente llegada, la barrera se abre con normalidad, el conductor conserva su matrícula y nadie tiene que intervenir en la cámara.

Esto es algo que el sistema de reconocimiento integrado en una cámara no puede hacer: pasa directamente de su mejor estimación a la consulta de la base de datos, por lo que no hay ningún lugar donde registrar una corrección. Un único usuario que se desplaza diariamente al trabajo con una matrícula poco habitual es la razón más común por la que un recinto se percibe como poco fiable, y se trata de una solución que lleva un minuto cuando la lógica está integrada en el software.

Sí. Se puede bloquear directamente una matrícula, y la barrera permanece bajada independientemente de lo que transporte dicho vehículo. El incidente queda registrado y puede generar una notificación al administrador, en lugar de simplemente fallar sin avisar.

La salida constituye un punto de decisión al igual que la entrada. Cuando un vehículo tiene una sesión pendiente de pago o una factura pendiente, la barrera puede mantenerse cerrada o abrirse mientras se señala la deuda al operador, según lo que prefiera cada instalación. Dado que la barrera y la facturación se gestionan a partir de los mismos registros, no es necesario realizar ningún paso de conciliación entre ambos.

Sí, se trata de la gestión del exceso de aforo, y lleva años funcionando en las instalaciones de Autlo. Un arrendatario puede tener más matrículas registradas que plazas disponibles, y usted decide qué ocurre cuando llega un vehículo de más: mantener la barrera cerrada, admitir el vehículo y cobrar por la plaza adicional, o abrirla con normalidad y notificarlo al administrador.

Un sistema de control de acceso que solo comprueba si una matrícula figura en una lista no puede hacer esto, ya que no tiene en cuenta cuántos vehículos de un grupo se encuentran actualmente en el interior. Véase «Gestión de aparcamientos de oficinas».

El motor de Autlo está diseñado para identificar cualquier elemento que sea físicamente legible. Laspara las normas locales y de las regiones vecinas, la comparación de matrículas alternativas y la reevaluación continua mientras el vehículo sigue a la vista garantizan que cualquier matrícula que una persona pudiera leer a partir de la imagen de la cámara sea una matrícula que el sistema identifique —incluidas las matrículas personalizadas, curvas, de dos filas y ocultas por tornillos que, por sí solas, frustran una lectura OCR sin procesar—. En los casos en que un vehículo concreto siga sin identificarse, una regla de intervención manual subsana la deficiencia de forma permanente.

Lo que limita la precisión en un emplazamiento concreto son factores físicos, más que algorítmicos: la luz del sol baja que deja la matrícula de un blanco mate, la nieve intensa o la sal de la carretera que cubren los caracteres, el agua en la lente o una matrícula oculta tras un portabicicletas. Esas condiciones también superan al ojo humano, y este falla en el primer paso, antes incluso de que intervenga ningún software. El ángulo de la cámara, la altura de montaje y la iluminación son los factores que realmente influyen en la lectura del número, por lo que Autlo le asesora sobre estos tres aspectos antes de la instalación, en lugar de después.

La calidad de lectura se mide de forma continua por cada cámara, en lugar de estimarse, por lo que la cifra correspondiente a su emplazamiento es algo que podemos mostrarle a partir de sus propias puertas, en lugar de citar una media basada en las de otros.

En casi todos los casos, sí. Existen dos modalidades. Cuando una cámara realiza su propio reconocimiento de matrículas, Autlo se conecta a través de la API de la cámara y trabaja a partir de esos resultados; esto ya se utiliza actualmente en entornos de producción con Hikvision y Tattile. Cuando una cámara no dispone de reconocimiento propio, Autlo lee su flujo de vídeo H.264 a través de RTSP y ejecuta por sí mismo los pasos tres a cinco en un minordenador instalado in situ, lo cual es compatible con cualquier cámara que genere un flujo estándar, así como con cámaras analógicas más antiguas mediante un codificador. Si su hardware dispone de una API abierta y no figura en la lista, póngase en contacto con nosotros y estudiaremos la posibilidad de añadirlo.

Cualquiera de las dos opciones es válida, y Autlo gestiona instalaciones en producción con ambas. Cuando el reconocimiento de la propia cámara es preciso, no resulta ventajoso leer la imagen por segunda vez: Autlo recoge el resultado de la cámara a través de su API y aplica correcciones, normas de acceso, gestión de desbordamientos y facturación. Cuando la cámara no dispone de reconocimiento, o sus resultados no son lo suficientemente fiables como para establecer normas de acceso, el motor de Autlo lee directamente el flujo de vídeo.

Lo importante es que la elección solo afecta a los pasos tres a cinco. La corrección, la decisión de acceso y todos los aspectos comerciales se gestionan mediante el software en ambos casos, que es la parte que una cámara no puede proporcionar por sí sola.

No. Autlo no está vinculado a ningún fabricante concreto. El requisito es disponer de una API abierta o de una transmisión estándar en formato H.264, dos características comunes en todo el hardware de cámaras IP. En la práctica, la altura de montaje, el ángulo y la iluminación influyen en la calidad del reconocimiento mucho más que la elección de la marca.

Sí, este es el paso siete, y es la forma más habitual de configurar el control de acceso mediante ANPR. Las matrículas se cotejan con los permisos, por lo que la barrera solo se abre para los vehículos que cuentan en ese momento con un acceso válido. Las listas pueden gestionarse en el back office de Autlo o importarse desde su propio sistema a través de la API, de modo que la base de datos de RR. HH. o de inquilinos siga siendo la única fuente de información fiable. Consulte el sistema de gestión de aparcamientos ANPR para ver cómo funciona en el día a día.

Sí. Se puede asignar a los inquilinos o departamentos un grupo con un número fijo de permisos y dejar que sean ellos mismos quienes asignen esas plazas, lo que evita que el administrador tenga que intervenir cada vez que se produce un cambio de vehículo o se incorpora un nuevo empleado. La barrera se abre entonces únicamente para los vehículos de un grupo que aún disponga de una plaza libre. Este tema se trata en la sección de gestión del aparcamiento de oficinas.

Sí. Con Autlo Park o Autlo Operator en funcionamiento en la barrera, la matrícula es el identificador: la sesión se inicia cuando se reconoce el vehículo a su llegada y se cierra a la salida, sin necesidad de ticket ni de que el conductor tenga que hacer nada. A continuación, la sesión se tarifica según la tarifa del recinto y se cobra al conductor o se incluye en una factura mensual para un inquilino o una empresa, a partir de los mismos registros que ha utilizado la barrera.

Sí. Se puede conceder acceso durante un periodo determinado en lugar de de forma permanente, y se pueden configurar franjas horarias y permisos para contratistas desde su propio sistema a través de la API. Los permisos para visitantes y de corta duración se gestionan junto con los permisos para el personal y los permisos mensuales en la misma plataforma administrativa.

Sí. Los datos de sesión, matrícula y pago pueden enviarse a un sistema de terceros a través de REST o webhook, incluyendo un evento de acceso concedido o denegado que incluya la matrícula, el resultado, el motivo y una marca de tiempo, que es lo que necesitan la mayoría de los registros de seguridad y auditoría. Consulte las integraciones de API.

Sí. El reconocimiento de matrículas es un módulo integrado en una única plataforma, por lo que la misma barrera y el mismo sistema de reconocimiento pueden gestionar las sesiones de recarga de vehículos eléctricos y su facturación, o el cobro de peajes sin barrera, sin necesidad de un segundo sistema. Véase el software para operadores de puntos de recarga y el sistema de pago de autopistas de peaje.

El reconocimiento falla en el primer paso, y ningún paso posterior puede recuperar lo que la cámara nunca ha captado. Por ello, las instalaciones se diseñan con un sistema de respaldo: cámaras delantera y trasera para que una matrícula trasera legible siga funcionando, la aplicación para que los conductores abran la barrera por sí mismos y la apertura remota desde el servicio de asistencia. Antes de que llegue el invierno, conviene decidir de forma explícita qué medida de seguridad se aplicará en caso de nieve.

Sí, siempre que haya iluminación adecuada. La capacidad de infrarrojos nocturnos es necesaria para un funcionamiento ininterrumpido, y una sencilla barra de LED situada sobre el carril marca una clara diferencia al anochecer, con un coste de instalación muy reducido. Un emplazamiento en el que la lectura sea buena de día y deficiente de noche suele deberse casi siempre a un problema de iluminación, más que a uno de software.

Se supervisa la disponibilidad de todas las cámaras. Si falla un servidor de reconocimiento, otro equipo toma el relevo automáticamente en cuestión de segundos y, mientras tanto, la barrera puede seguir abriéndose desde la aplicación o mediante el servicio de asistencia técnica.

Lo que garantiza la fiabilidad de este sistema es una segunda cámara que cubre la parte trasera del vehículo, ya que muchos de ellos solo llevan matrícula en la parte trasera.

Todos los servidores de Autlo se encuentran en la UE y cumplen con el RGPD, estando el servidor principal ubicado en los Países Bajos. En caso de que sea necesario que los datos permanezcan más cerca de su ubicación, su entorno en la nube puede configurarse en un servidor situado en su propio país o región.

El servidor de reconocimiento en sí puede ubicarse in situ, en las oficinas de Autlo o en las suyas, incluida una instalación totalmente local en su propio hardware. Las imágenes y los resultados del reconocimiento se eliminan automáticamente al cabo de cuatro meses.