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No más Tasas de Acierto ALPR con truco

Innova certifica una tasa de acierto del 99,3% sin descartar ninguna imagen en el análisis.

La tasa de acierto del reconocimiento de matrículas es un factor clave para los sistemas de gestión de aparcamientos, especialmente cuando estamos implementando sistemas sin barreras o sin tiquets. En el mercado del reconocimiento de matrículas (ALPR), diferentes soluciones tecnológicas garantizan altas tasas de confiabilidad y eficiencia. ¿Cómo son calculadas estas métricas? ¿Cómo calculan las tasas de acierto los fabricantes de sistemas de reconocimiento de matrículas? Simple: Los fabricantes de LPR, normalmente, realizan sus estadísticas descartando las imágenes con matrículas dañadas y ofreciendo una tasa sobre las placas de matrícula en buen estado. Pero en Innova podemos asegurar una tasa de confiabilidad superior al 99% sin descartar ninguna imagen en el análisis…y la podemos garantizar en instalaciones reales. 

En Innova, hemos trabajado desde el comienzo para intentar mejorar la forma de evaluar la tasa de confiabilidad de nuestro sistema LPR. Finalmente, lo hemos conseguido gracias a la tecnología deep learning technology de OCR5 y su capacidad de trabajar con imágenes en color utilizando luz blanca. Con la tecnología de Innova, los defectos en las placas de matrícula no serán un problema de eficiencia y rentabilidad. Nuestras soluciones garantizan la máxima legibilidad de todo tipo de matrículas independientemente de su estado, ángulo de entrada/salida o iluminación. El uso de color y una solución ALPR basada en algoritmos de Deep Learning mejora la tasa de éxito sin duplicar el costo de instalación porque, con una sola cámara, se maximiza la tasa de éxito.

Con el fin de obtener información real sobre nuestra tecnología y tasa de precisión, realizamos esta prueba con S&B Ibérica en una importante cadena minorista de descuento alemana que cuenta con más de 12.000 tiendas en todo el mundo. Tras el análisis de más de 4.000 imágenes obtenidas durante 3 días, el resultado de tasa de confiabilidad alcanzado fue del 99,3%. Cabe destacar, que para esta evaluación no descartamos ninguna imagen debido a algún daño en la matrícula, lo que nos lleva a una tasa de precisión lo más real posible sin diferencias con el rendimiento real del aparcamiento.

Esta tasa de precisión del 99,3% rompe con la tendencia de trabajar usando luz IR conjuntamente con un filtro paso banda para focalizarse en el espectro Infrarrojo. La razón por la que muchos fabricantes de LPR están anclados en esta tendencia pasada de moda, es que están usando viejos algoritmos de redes neuronales con los que el tiempo empleado para encontrar la placa de matrícula en la imagen se reduce drásticamente si está muy contrastada. Aunque el problema de trabajar muy focalizado en el espectro IR es que el algoritmo de reconocimiento de caracteres es muy sensible a los daños en la emulsión reflectante de las placas.

Con el desarrollo de OCR5, la primera solución LPR basada en Deep Learning, descubrimos que los algoritmos más avanzados consumen el mismo tiempo buscando una placa en una imagen altamente contrastada que en una imagen en el espectro visible, donde hay más objetos a descartar. Esta es la razón por la que comenzamos en 2014 a trabajar sin ningún filtro IR en la cámara y en 2021 lanzamos el nuevo Siram Compact Hybrid, que puede funcionar en el espectro IR sin ningún filtro o en el espectro visible utilizando un proyector de luz blanca y una cámara a color.

En cuanto a la prueba realizada, gracias a S&B Ibérica, podemos garantizar un excelente resultado: una tasa de precisión del 99,3% sin descartar ninguna imagen por matrícula dañada. ¿Está dispuesto a arriesgar la rentabilidad de su estacionamiento con tasas engañosas? ¿Busca una solución tecnológica para confiar en el correcto funcionamiento de sistemas sin ticket y sin barreras? ¿Necesita una mayor precisión en sus aparcamientos?

Estás a un clic de lograr la máxima eficiencia y rentabilidad en la gestión de tu estacionamiento. ¡Contáctenos!

 

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