Reconocimiento automático de matrículas
El reconocimiento automático de matrículas ( ANPR ; consulte también otros nombres a continuación) es una tecnología que utiliza el reconocimiento óptico de caracteres en imágenes para leer las placas de matrícula del vehículo y crear datos de ubicación del vehículo . Puede utilizar la televisión de circuito cerrado existente , las cámaras de aplicación de las normas de circulación o las cámaras diseñadas específicamente para la tarea. Las fuerzas policiales de todo el mundo utilizan ANPR con fines policiales, incluso para comprobar si un vehículo está registrado o autorizado . También se utiliza para el cobro de peaje electrónico en carreteras de pago por uso. y como método de catalogar los movimientos del tráfico, por ejemplo, por agencias de carreteras.
El reconocimiento automático de matrículas se puede utilizar para almacenar las imágenes captadas por las cámaras así como el texto de la matrícula, con algunos configurables para almacenar una fotografía del conductor. Los sistemas suelen utilizar iluminación infrarroja para permitir que la cámara tome la fotografía en cualquier momento del día o de la noche. [1] [2] La tecnología ANPR debe tener en cuenta las variaciones de placa de un lugar a otro.
Los problemas de privacidad han causado preocupaciones sobre ANPR, como el seguimiento del gobierno de los movimientos de los ciudadanos, la identificación errónea, las altas tasas de error y el aumento del gasto público. Los críticos lo han descrito como una forma de vigilancia masiva . [3]
ANPR se inventó en 1976 en la División de Desarrollo Científico de la Policía en Gran Bretaña. [4] Los prototipos de sistemas estaban funcionando en 1979 y se adjudicaron contratos para producir sistemas industriales, primero en EMI Electronics y luego en Computer Recognition Systems (CRS, ahora parte de Jenoptik ) en Wokingham , Reino Unido. Los primeros sistemas de prueba se implementaron en la carretera A1 y en el túnel Dartford . El primer arresto mediante la detección de un automóvil robado se realizó en 1981. [5] Sin embargo, ANPR no se utilizó ampliamente hasta que durante la década de 1990 se iniciaron nuevos desarrollos en software más barato y fácil de usar. La recopilación de datos ANPR para uso futuro ( es decir,., en la resolución de delitos no identificados en ese momento) se documentó a principios de la década de 2000. [6] El primer caso documentado de ANPR utilizado para ayudar a resolver un asesinato ocurrió en noviembre de 2005, en Bradford , Reino Unido, donde ANPR jugó un papel vital en la localización y posterior condena de los asesinos de Sharon Beshenivsky . [7]
El aspecto de software del sistema se ejecuta en el hardware de una computadora doméstica estándar y se puede vincular a otras aplicaciones o bases de datos . Primero utiliza una serie de técnicas de manipulación de imágenes para detectar, normalizar y mejorar la imagen de la matrícula, y luego el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para extraer los caracteres alfanuméricos.de la matrícula. Los sistemas ANPR generalmente se implementan en uno de dos enfoques básicos: uno permite que todo el proceso se realice en la ubicación del carril en tiempo real, y el otro transmite todas las imágenes desde muchos carriles a una ubicación de computadora remota y realiza el proceso de OCR allí en algún momento posterior. Cuando se realiza en el sitio del carril, la información capturada de la placa alfanumérica, la fecha y la hora, la identificación del carril y cualquier otra información requerida se completa en aproximadamente 250 milisegundos. [ cita requerida ] Esta información se puede transmitir fácilmente a una computadora remota para su procesamiento posterior si es necesario, o se puede almacenar en el carril para su posterior recuperación. En la otra disposición, normalmente se utilizan grandes cantidades de PC en una granja de servidores.para manejar cargas de trabajo elevadas, como las que se encuentran en el proyecto de tasa de congestión de Londres . A menudo, en tales sistemas, existe el requisito de reenviar imágenes al servidor remoto, y esto puede requerir medios de transmisión de mayor ancho de banda.
