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Innova instala OCR5 en Estaciones de Tren de España

Barcelona, Málaga, Madrid, Bilbao o Valencia son algunas de las principales estaciones de tren de alta velocidad cuyos aparcamientos son gestionados por SABA, y que funcionan con la tecnología LPR SIRAM OCR5 para la gestión eficaz de sus plazas de parking público.

Innova ha suministrado su sistema de reconocimiento de matrículas SIRAM OCR5 en los aparcamientos de las principales estaciones de tren de alta velocidad de España. La implantación de OCR5 supone una apuesta eficaz en la gestión inteligente de los aparcamientos públicos ubicados en dichas estaciones y operados por Saba, que es una de las empresas operadoras de aparcamientos públicos más importantes a nivel mundial, y que confía desde hace años en la tecnología de reconocimiento de matrículas de Innova para dar una respuesta eficaz a las exigencias del sector.

En este proyecto, Saba ha encargado a Innova y a Scheidt &Bachmann Iberia (S&B), uno de los fabricantes de sistemas de gestión de aparcamiento líder a nivel internacional, la implantación e integración conjunta de sus respectivas tecnologías de reconocimiento de matrículas y gestión de aparcamientos en las principales estaciones de ADIF-RENFE, donde a diario transitan miles de personas y donde se necesita disponer de una solución de LPR eficiente y eficaz que permita gestionar un elevado flujo dinámico de vehículos en el área de aparcamiento.

La solución SIRAM OCR5 de Innova permite minimizar los tiempos de respuesta logrando una tasa de acierto por encima del 99%, además de permitir una total integración con cualquier sistema de pago, de apertura/cierre de barreras y con cualquier otro software de gestión. Gracias a su versatilidad y su integración, OCR5 ha logrado maximizar resultados al complementarse con el sistema de gestión de aparcamientos fabricado por Scheidt & Bachmann (S&B).

No hay duda de que el aumento del número de personas y de su movilidad entre ciudades produce una dependencia del transporte, lo que ha significado no sólo una constante congestión en las carreteras, elevados ratios de emisión de CO2 y un aumento del nivel de estrés, sino también la necesidad de gestionar de forma eficaz este flujo constante de vehículos en las estaciones de ferrocarril, autobuses y aeropuertos. Para ello, se necesitan soluciones innovadoras, como es el caso de nuestra tecnología SIRAM OCR5 basada en Deep Learning, que permite sistemas de control de acceso más eficientes, más seguros y energéticamente sostenibles.

Tanto aeropuertos como estaciones de ferrocarril son sectores que velan por la calidad y eficiencia de las soluciones de reconocimiento de matrículas en sus aparcamientos, debido a que son zonas de gran flujo de vehículos de todo tipo (coches particulares, coches de alquiler, vehículos para transporte de pasajeros, etc.) y donde la rapidez de lectura de la matrícula se hace prioritaria y expansiva a nuevas formas de cobro y servicios de fidelización al usuario.

Entre las más de 40 estaciones de tren que ya cuentan con nuestro sistema SIRAM OCR5 hay que destacar:

● BARCELONA
● MÁLAGA
● MADRID (ATOCHA y CHAMARTIN)
● BILBAO
● VALLADOLID
● VALENCIA

SIRAM OCR5 y los nuevos productos SIRAM disponen de altas prestaciones ya que se basan en Analíticas de Vídeo. Su gran capacidad de adaptación, brinda una eficiencia inigualable a la vez que permite ofrecer diferentes servicios de fidelización del usuario, teniendo un impacto positivo en las cuentas de resultados. Las posibles aplicaciones que permite el software SIRAM van desde el dynamic access , dynamic exit, pay-by-plate, book-by-plate, sistemas de guiado basados en video análisis (CBPGS), hasta los diferentes servicios touchless.

Una vez más, Innova apuesta por una tecnología innovadora para poder implementar sistemas de aparcamiento inteligente en tiempo real (Real-Time Smart Parking Systems). Cualquier aspiración o apuesta por Sustainable Mobility exige un software estable, versátil y con un rápido deploy. Expectativas que se cumplen con SIRAM OCR5 debido a las mejoras que ofrece la tecnología Deep Learning.

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