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En un mundo globalizado como hoy en día, los operadores de parking exigen tecnologías de reconocimiento de matrículas (ALPR) con una elevada tasa de fiabilidad, de fácil instalación y mantenimiento, y con la suficiente flexibilidad como para que puedan dar soporte a diferentes países y puedan adaptarse de forma rápida a cualquier tipo de integración.

La tecnología de Innova Systems Group para el reconocimiento  de matrículas (Siram OCR5) permite dar respuesta de forma muy rápida, por  ser una tecnología basada en Deep Learning, a todas las exigencias de los fabricantes de sistemas para automatización de aparcamientos (PARCS o PMS).

Nuestra solución ALPR (Siram OCR5) permite que el aprendizaje del motor de software de reconocimiento de matrículas, para la identificación de las matrículas de nuevos países no reconocidos, se pueda realizar en tiempo record. En la actualidad, gracias al Deep Learning, nuestra solución Siram OCR5 ALPR permite reconocer más de 100 países con una elevadísima tasa de efectividad.

Hay que remarcar la gran robustez demostrada en campo por la tecnología Deep Learning para adaptarse mucho mejor que otras tecnologías de Machine Learning más antiguas a nuevos tipos de matrículas sin necesidad de realizar cambios en el software. La capacidad de este software de reconocimiento de matrículas de aprender en tiempo real, al igual que lo hace un ser humano, permite reconocer patrones y generar conocimiento, optimizando procesos, reducir errores e incorporar nuevas reglas.

Para los grandes operadores de parking y fabricantes de sistemas de automatización (PARCS o PMS) con operaciones a nivel internacional, una de las principales exigencias es encontrar una solución versátil y eficaz de reconocimiento de matrículas para incorporar nuevas funcionalidades basadas en la matrícula (#Ticketless, #PaybyPlate, #DynamicExit, #PaybyPlate). Esta solución ALPR debe garantizar un elevado ratio de precisión en las situaciones y los accesos más complicados, así como también una elevada velocidad de respuesta en la incorporación de nuevos idiomas, países, formatos y tipos de vehículos.

En el caso de Siram OCR5 la rapidez de adaptación está asegurada, ya que gracias a ser una tecnología basada en Deep Learning es posible reducir al mínimo los tiempos de aprendizaje por la elevada automatización del proceso. En las primeras versiones de OCR5 se logró la incorporación al motor de reconocimiento de matrículas de 25 nuevos países en un plazo de 1,5 meses, siendo un proceso mucho más rápido que en tecnologías más antiguas de Machine Learning o Computer Vision, en las que el entrenamiento de un nuevo país suponía una dedicación de entre uno y dos meses.

Países reconocidos por OCR5

Pero lo más sorprendente ha sido la velocidad de aprendizaje de Siram OCR5 en la incorporación al motor de reconocimiento de los últimos 50 países, ya que dicho proceso se ha podido realizar en un plazo inferior a dos semanas.

En la actualidad gracias al Deep learning, nuestra solución tecnológica ALPR OCR5 permite reconocer matrículas de más de 100 países con una elevada tasa de efectividad, que en muchos de ellos es superior al 99%.

 

Países reconocidos por OCR5

AMÉRICA: 22 | EUROPA: 49 | ÁFRICA: 15 | ASIA: 18 | OCEANÍA: 3 

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