El completo ecosistema de Neural Labs para smart cities

En Neural Labs nos hemos especializado en soluciones tecnológicas basadas en analíticas de video aplicadas a vehículos que brindan resultados rápidos y visibles para reducir la siniestralidad y mejorar la movilidad en el entorno urbano, convirtiéndose en una herramienta útil e imprescindible para las ciudades en las que operamos.

En este entorno podemos aportar soluciones tanto para el área de seguridad como para tránsito o movilidad.

Nuestros 20 años de experiencia en analíticas de video aplicadas al tráfico nos han dado experiencia en multitud de entornos y un amplio conocimiento de las diferentes problemáticas aplicadas a un entorno de municipio o ciudad.

Una de las grandes prioridades de una ciudad o smart city debe ser garantizar la seguridad de sus habitantes: esta es la base de una ciudad humana, ordenada y moderna.

Esta seguridad puede ser mayor aún mediante la detección de vehículos potencialmente peligrosos (terrorismo, delincuencia, etc.) o bien garantizando el respeto a las normas de circulación, como por ejemplo el respeto de semáforos.

A continuación, enumero algunas de las aplicaciones de nuestras soluciones en tres ámbitos del entorno urbano.

Seguridad

Para la seguridad de un municipio es vital la detección temprana de vehículos involucrados en delitos o potencialmente sospechosos de cometerlos.

Se pretende siempre evitar muertes, daños a personas o bienes, etc.

Mediante la instalación de cámaras de lectura de matrículas (LPR), bien en puntos fijos o bien en unidades móviles —como vehículos de policía—, se verifica toda la información detectada contra las diferentes listas de interés, como por ejemplo:

• Vehículos robados
• Vehículos con pedido de captura
• Base de datos de fichas técnicas de vehículos del gobierno

Además, Neural Labs ofrece analíticas adicionales que pueden dotar de mayor inteligencia al sistema, como por ejemplo:

• Detección de color
• Detección de marca del vehículo
• Detección de velocidad
• Clasificación del tipo de vehículo

La alta tasa de reconocimiento de nuestra tecnología permite verificar contra dichas listas, prácticamente el 100% de los vehículos que circulan delante de nuestras cámaras de reconocimiento de matrículas y almacenar en las bases de datos de la ciudad, toda la información detectada de cada vehículo.

Alertas tempranas

En un entorno de seguridad la alerta más primaria es la detección de una matrícula incluida en una de las listas “de interés” (municipal, estatal o federal). Esta alerta permite activar las acciones policiales pertinentes.

Otra alerta que puede ser extremadamente útil para evitar un posible delito es la no concordancia entre la matrícula, color, marca y tipo de vehículos detectado por las analíticas de video de Neural Labs y los datos técnicos del vehículo incluidos en los registros del gobierno.

Esta discrepancia podría estar indicando que la matrícula está “clonada”, muy probablemente con la intención de cometer un delito.

Búsqueda forense

Teniendo almacenado el número de la matrícula de todos los vehículos que circulan delante de las cámaras, así como datos adicionales del vehículo como marca, color, tipo, etc., los agentes de seguridad pueden utilizar dicha información para investigaciones de delitos, incidentes, etc.

En su aplicación más sencilla, se buscan en la base de datos histórica las apariciones de una matrícula, o parte de ella, para poder identificar las fechas y lugares donde fue visto dicho vehículo.

Esta localización ya es de por sí extremadamente útil, ya que permite tener un punto de partida a partir del cual hacer seguimiento de la “historia” del sospechoso, utilizando otras cámaras de lectura de matrículas o enlazando con video grabaciones de la ciudad o municipio.

No obstante, si en la búsqueda cruzamos más características del vehículo detectadas por las analíticas de tráfico de Neural Labs como color, marca, tipo de vehículo etc. ésta resulta mucho más precisa reduciendo la lista de sospechosos a investigar y haciendo así óptimo el sistema.

Búsqueda cruzando características del vehículo

Un ejemplo de esta búsqueda cruzada podría ser buscar en la base de datos de vehículos detectados la siguiente combinación de datos del vehículo que se está buscando como posible sospechoso de cometer un delito:

Con estos datos de entrada conocidos, el BackOffice de Neural Labs localizará vehículos detectados que cumplan estos criterios y mostrará todas las detecciones junto con imágenes y videos asociados para su mejor verificación.

Alerta ante la detección de un vehículo incluido en alguna lista

 A nadie se le escapa el gran poder disuasorio de este tipo de sistemas haciendo para sus habitantes ciudades más seguras, gracias a la adopción de este tipo de tecnología.

La instalación de estos sistemas está en la línea de hacer los sistemas de vigilancia más inteligentes y autónomos, siendo un gran apoyo para el personal de seguridad o los operadores de video. El reconocimiento facial es otra de las analíticas en esta línea que convive muy a menudo con las soluciones de Neural Labs.

Tránsito

Alertas tempranas

En el ámbito del tránsito o gestión del tráfico en las ciudades o municipios, nuestras soluciones son útiles para evitar conductas de conducción que son una amenaza para el resto de los ciudadanos. Se pretende, una vez más, evitar muertes y daños mediante la disuasión por la aplicación de las sanciones correspondientes.

En este entorno puede ser interesante la búsqueda en tiempo real de todas las matrículas detectadas en listas de los diferentes organismos. En este caso, en un departamento orientado a tráfico es interesante, por ejemplo, el acceso a lista de vehículos sin seguro obligatorio o listas de vehículos sin la inspección técnica obligatoria.

Control de acceso vehicular

En algunas ciudades, además, se limita el acceso al casco urbano en ciertas franjas horarias para ciertas matrículas y en función del día. La solución de Neural Labs es capaz de dar alertas y generar la sanción pertinente en el caso de detectar vehículos circulando fuera del horario permitido.

La lógica del acceso es siempre distinta en cada municipio y suele mezclar horarios, días de la semana, festivos, listas de residentes, listas de proveedores (carga y descarga), etc. Siempre, recordemos, usando cámaras estáticas o cámaras embarcadas.

Enforcement

Otras aplicaciones enfocadas a aumentar la seguridad en el tráfico pueden ser sistemas foto rojo que detectan y proponen sanción cuando un vehículo no respeta un semáforo de giro indebido que detecta un giro no permitido o paro en zona prohibida (por ejemplo, un cruce) en todos los casos reconociendo la matrícula, almacenando evidencia en video y generando la sanción tras la validación por parte de un agente.

Ilustración Configuración de la alerta por paso de semáforo en rojo

En algunas ciudades se controla el acceso a carriles reservados al transporte público con reconocimiento de matrículas. En este caso se trabaja accediendo a listas de vehículos permitidos —con sus respectivas restricciones de horario— sancionando a los que no estén incluidos en dichas listas.

Zona de bajas emisiones y pico y placa

Muchas ciudades como Barcelona, en España, están implementando un control sobre los vehículos más contaminantes al núcleo de la ciudad.

Esta aplicación, que muchas veces termina en sanción, está 100% basada en el reconocimiento de matrículas. Una vez reconocida la matrícula de un vehículo se accede a su ficha técnica en la base de datos del gobierno para verificar su nivel de contaminación.

En muchas ciudades de Sudamérica, por ejemplo, Bogotá, desde hace años se aplican reglas basadas en las matrículas (pares, impares, etc.) para determinar qué vehículos pueden circular en horas pico cada día de la semana.

Movilidad

En los departamentos de movilidad de nuestras ciudades implementamos soluciones enfocadas a medir, actuar, y volver a medir. 

El objeto es hacer nuestras ciudades más humanas, seguras y eficientes. Nuestros sistemas ayudan a “entender” lo que está sucediendo en el entorno del tráfico. No son sistemas con propósito de sanción, sino más bien de medición.

Aunque en la mayoría de este tipo de aplicaciones no se pretende, de entrada, identificar los vehículos de forma unívoca, si es cierto que, de tenerla, esta identificación da más potencia a los posteriores análisis de los datos recogidos, por ejemplo, con la creación de matrices origen-destino.

Algunos ejemplos de dichas mediciones usando nuestras analíticas de tráfico (matrícula, color, marca, tipo de vehículo, velocidad, etc.) son:

• Tiempos medios de desplazamiento entre dos puntos
• Velocidades medias en un punto exacto (distribución, etc.)
• Detección de atascos
• Conteo de vehículos
• Distribución de los tránsitos en un punto según los diferentes tipos de vehículos (turismo, motocicleta, camión, etc.).

Actualmente, en el sector de la movilidad vienen grandes inversiones para hacer las ciudades más humanas y eficientes, las soluciones y tecnologías de Neural Labs son parte de las herramientas necesarias para conseguirlo.  

Conclusiones

Las soluciones que Neural Labs despliega en distintas ciudades, ayudan a hacerlas más seguras y a mejorar el tráfico y  la movilidad.

Como hemos visto, son una herramienta indispensable de productividad en cuestión de seguimiento y control del tráfico vehicular.

Nuestro sistema abierto permite integrarnos con los demás sistemas existentes en el mercado, brindando así soluciones integrales a nuestros clientes, lo cual es uno de los puntos clave para nuestra empresa.

Mediante nuestras analíticas, el sistema de video vigilancia trabaja de forma autónoma, inteligente y eficiente para generar alertas únicamente cuando sean necesarias.

Desde Neural Labs trabajamos para mejorar las analíticas y funcionalidades ya existentes y añadir algunas que complementarían la suite para los lugares que podemos llegar a instalar.

Así mismo, proveemos la asesoría y consultoría necesaria para diseñar y desplegar soluciones de analíticas de tráfico aplicadas a las necesidades de cada ciudad.