Tecnología LPR para combatir el crimen
En Suiza, España y en Alemania se roban anualmente varios miles de matrículas. La cantidad exacta varía según la región y las medidas de la policía, pero según las estadísticas, el número de matrículas robadas oscila entre 100.000 y 200.000 por año solo en Alemania. Estos robos tienen un impacto significativo y a menudo están relacionados con otros delitos.
¿Por qué se roban las matrículas?
El robo de matrículas es un problema creciente que resulta de diversas motivaciones criminales. Una razón principal para el robo de matrículas es evitar los peajes y las infracciones de tráfico. Los delincuentes utilizan matrículas robadas para pasar por las estaciones de peaje o cometer infracciones de tráfico sin que las sanciones recaigan sobre ellos. De este modo, pueden evitar costos significativos y eludir la persecución penal
Otra razón común para el robo de matrículas es repostar sin pagar. Los delincuentes montan matrículas robadas en sus vehículos y repostan en las estaciones de servicio, para luego huir sin pagar la cuenta. Esto provoca pérdidas financieras significativas para los operadores de las estaciones de servicio y dificulta el seguimiento de los delincuentes
Además, las placas de matrícula robadas a menudo se utilizan en otros delitos. En robos con allanamiento o delitos de drogas, los delincuentes pueden ocultar su identidad y permanecer sin ser detectados mediante el uso de placas de matrícula robadas. Esto dificulta considerablemente las investigaciones policiales y a menudo permite que los criminales queden impunes
Otro motivo para el robo de matrículas es la venta de vehículos robados. Los delincuentes utilizan matrículas robadas para “legalizar” temporalmente los vehículos robados. Esto facilita la venta de los vehículos, ya que a primera vista parecen vehículos legalmente registrados. Los compradores son engañados y los vehículos robados pueden ser puestos en circulación sin ser detectados.
Precisión y tasa de error de los sistemas ANPR
La tasa de reconocimiento de los sistemas ANPR modernos es típicamente indicada por los principales proveedores en alrededor del 90% al 95%. Sin embargo, estudios han demostrado que soluciones comercialmente disponibles como Sighthound alcanzan una tasa de reconocimiento del 86%, PlateRecognizer del 67% y OpenALPR del 77%. Esta discrepancia entre las cifras proporcionadas por los fabricantes y los resultados de estudios independientes sugiere una tasa de error real que es mayor de lo que se afirma con frecuencia
Una tasa de error del 10% en los sistemas ANPR significa que una de cada diez matrículas se reconoce incorrectamente o no se captura. En una calle principal de Zúrich con 2000 vehículos diarios, esto significa que 200 vehículos no se capturan correctamente. Esto podría llevar a infracciones de tráfico no detectadas, aumentando el riesgo de accidentes, y afectar la eficiencia en la lucha contra el crimen, ya que los vehículos robados o buscados podrían pasar desapercibidos. Además, las fuerzas policiales tendrían que dedicar más recursos a verificar falsas alarmas, lo que reduciría la efectividad de la aplicación de la ley. Asimismo, las medidas para optimizar el flujo de tráfico podrían verse afectadas, lo que podría resultar en atascos más frecuentes y prolongados. Si se aplica esto a una autopista como la A1 suiza con alrededor de 150 000 autos por día, el 10% es mucho.
Vaidio: Reconocimiento avanzado de matrículas con YOLO y ResNet
Ventajas de una alta tasa de reconocimiento en la tecnología LPR para la lucha contra el crimen
Con una alta tasa de reconocimiento, la tecnología LPR ofrece numerosas ventajas que pueden mejorar significativamente la eficiencia y efectividad de las agencias de seguridad y aplicación de la ley
- Mayor seguridad: Los sistemas ANPR con alta precisión de reconocimiento identifican vehículos robados o buscados de manera más rápida y confiable. Esto permite a las autoridades policiales reaccionar de manera más efectiva y aumentar la seguridad pública
- Aumento de la eficiencia: Con sistemas ANPR más precisos, las autoridades policiales y los servicios de seguridad utilizan sus recursos de manera más eficiente. Menos falsas alarmas y reconocimientos erróneos significan que se necesita menos tiempo y esfuerzo para investigaciones innecesarias
- Mejor vigilancia del tráfico: Sistemas más precisos supervisan y hacen cumplir las normas de tráfico de manera más efectiva, lo que conduce a carreteras más seguras. Esto ayuda a reducir los accidentes de tráfico y a hacer cumplir los límites de velocidad y otras normas de tráfico
- Reducción de la delincuencia: La rápida identificación y persecución de vehículos sospechosos ayuda a reducir la tasa general de delincuencia. Las autoridades policiales pueden responder más rápidamente a las actividades delictivas y perseguir a los sospechosos
- Procesos automatizados: Una mayor precisión permite una mejor automatización de procesos como la recaudación de peajes, la gestión de estacionamientos y el control de acceso. Esto conduce a una gestión más eficiente y reduce la necesidad de intervenciones manuales
En general, se muestra que los sistemas ANPR avanzados como los de Vaidio, con su alta tasa de reconocimiento del 99,9 %, pueden ofrecer ventajas significativas para la seguridad pública y la eficiencia. Mediante el uso de técnicas modernas de deep learning y algoritmos especializados como YOLOv5 y ResNet, se minimiza la tasa de error, lo que mejora aún más la fiabilidad y efectividad de estos sistemas
Fuentes
- Astra; Oficina Federal de Carreteras
- Un Modelo de Detección y Reconocimiento de Matrículas en Tiempo Real en Escenarios sin Restricciones
- Reconocimiento Automático de Matrículas en Vídeos de Tráfico del Mundo Real Captados en un Entorno No Restringido por una Cámara Móvil
- Un sistema de reconocimiento de vehículos y matrículas basado en aprendizaje profundo multietapa con inferencia de bordes en tiempo real
- NVIDIA
- Blog de movilidad de Gutschild
- autoridad.com
Anne-Katrin Michelmann
Fecha 01.09.2024