Neural Labs ofrece soluciones de procesamiento en el borde para lectura de matrículas

Neural Labs desde sus comienzos trabajó con procesamiento centralizado

Históricamente Neural Labs siempre tuvo un enfoque de procesamiento en servidor de forma centralizada. Nuestros sistemas de reconocimiento de matrículas eran instalados en servidores y, tomando los flujos de video de cámaras convencionales, hacíamos el procesamiento, análisis de la imagen y el análisis neuronal para clasificar los caracteres.

La centralización nos aportó muchos beneficios en infinidad de escenarios, como por ejemplo:

• Simplicidad de mantenimiento, un solo punto de configuración (menos puntos de error)
• Posibilidad de usar cámaras de cualquier fabricante (incluso mezclarlas en un proyecto
• Uso de cámaras muy sencillas y de bajo costo

Este enfoque también tuvo y tiene inconvenientes como:

• Elevado uso de ancho de banda (aunque siendo sinceros, fueron pocas las veces en las que no se disponía de ancho de banda suficiente)
• Necesidad de uso de servidores grandes y en ocasiones caros
• Espacio necesario en el data center

Con esa arquitectura centralizada Neural Labs ha instalado infinidad de ciudades, controles de acceso, etc. en todo el mundo.

El camino de Neural Labs hacia el procesamiento en el borde 

Hace ya unos años detectamos que el mercado estaba cambiando hacia un enfoque más distribuido:

• Cada vez más pliegos exigían procesado en borde usando “smart cameras”
• Las cámaras sencillas que habíamos usado de forma centralizada ya tenían capacidad de procesado suficiente para ejecutar un algoritmo de reconocimiento de matrículas de alto rendimiento (sin incremento de precio)
• Varias fábricas de cámaras de China empezaban a tener productos de reconocimiento de matrículas embebidos a precio y calidad aceptables.

En la empresa nos empezamos a plantear la migración hacia el borde con varios retos por delante.

¿Qué retos representó para Neural Labs este cambio de paradigma? 

1. Una arquitectura nueva

El paso de nuestro algoritmo de reconocimiento de matrículas desde una arquitectura Intel a una arquitectura ARM, procesador en el que están basados muchos de los SoC (system on chip), fue uno de los hitos más importantes.

Uno de los aspectos diferenciales de Neural Labs frente a otras compañías ha sido siempre la propiedad de nuestros algoritmos de video analíticas, todos desarrollados en c++ standard y por nuestro propio I+D.

Esto nos facilitó mucho la portación y optimización de nuestro motor a esta nueva plataforma.

2. Ofrecer una solución de negocio 

El segundo reto fue el desarrollo de una aplicación que corriese dentro de la cámara y dotara de lógica de negocio al reconocimiento de matrículas.

Los clientes no quieren un lector de matrículas, los clientes necesitan que, mediante dicha lectura y a través de una lista de vehículos autorizados, se accione una barrera, por ejemplo. ¡Los clientes necesitan soluciones!

Superamos bien este segundo reto, adquirimos con gran rapidez las tecnologías necesarias y trabajamos en las limitaciones del procesador.

3. La homogeneidad

Todos los productos en el borde debían integrarse sin problemas al ecosistema de soluciones existentes de Neural Labs e incluso podrían ser necesarias soluciones híbridas centralizado/distribuido de forma transparente para el cliente.

Los protocolos compartidos (todos nuestros productos usan los mismos) y la inclusión en nuestro sistema centralizado de una external camera que ya retorna el dato procesado (idealmente nuestras Ghost y Edge) permite:

• La interconexión de nuestras soluciones que permite abordar proyectos 100% centralizados, 100% distribuidos o híbridos
• Que nuestros clientes se integren una sola vez a nuestros protocolos y usar después cualquiera de nuestros productos
• Sea cual sea el origen de un dato reconocido por Neural Labs, este es accesible desde nuestra web, lo que permite una transparencia total sobre el origen del producto a los clientes.  

Hoy en día Neural Labs dispone de soluciones para cualquier escenario, sea cual sea la arquitectura necesaria.

Productos de Neural Labs basados en procesamiento en el borde

1. Neural Ghost

El primer producto en el borde paradójicamente fue el que entraña más dificultad, puesto que está destinado a escenarios de muy altas velocidades. 

Neural Ghost es un producto capaz de reconocer matrículas hasta 180 Km/h, esto es posible por las características de la adquisición (cámara, lente, iluminación) y por la capacidad de procesado.

Este producto ha tenido una gran acogida y hoy en día se está usando en ITS, sanciones de tráfico, G¡gestión de zonas de bajas emisiones, etc.

2. Neural Edge

Para el segundo producto dimos un salto a un escenario radicalmente opuesto: el control de accesos; para este desarrollamos Neural Edge, un motor de reconocimiento de matrículas y toda una aplicación de gestión control de accesos basada en listas y acciones.

Dicho producto funciona en cámaras normales de seguridad que, eso sí, cumplan dichos requerimientos en cuanto a adquisición y capacidad de procesado.

Una vez más, este producto, más reciente, está teniendo una gran acogida en dos mercados verticales:

• Empresas con productos verticales que solo requieren nuestro dato (la matrícula)
• Empresas que quieren usar toda la lógica que incluye el producto para automatizar controles de acceso

3. Urban Edge

El tercer producto, el que cierra el gap entre los dos, es Urban Edge, un producto que cubre el espacio del segmento de ciudades.

Capaz de reconocer matrículas hasta 90km/h, funciona también en cámaras standard de seguridad, Urban Edge está muy enfocado a aplicaciones de seguridad y movilidad. 

Neural Labs, una compañía preparada para el futuro

Elías Valcarcel

Ante el auge de las smart cameras, Neural Labs ha sido capaz de adaptarse a la nueva realidad, añadiendo la posibilidad de procesar en el borde cuando sea necesario. 

Seguro van a coexistir todavía durante muchos años sistemas centralizados y distribuidos, e incluso la tendencia se puede ir de un lado a otro como sucedió con la informática. Sea como sea, la empresa está preparada para ofrecer la mejor solución para cada caso.

Neural Labs seguirá, como siempre, mejorando todos y cada uno de los productos —iterando—, mejorando la interoperabilidad con otros sistemas para ser fieles al ADN de la empresa: suministrar siempre sistemas de alta fiabilidad, robustos y abiertos.