ECOSISTEMA DE SOLUCIONES NEURAL LABS PARA CONTROL DE ACCESOS

Por Elías Valcárcel

Elías Valcárcel Torres, CEO & Co-Founder de Neural Labs, S.L., presenta en este artículo una detallada descripción de casos de uso de las soluciones de la compañía así como los beneficios de su implementación para los diferentes tipos de clientes.

Ecosistema de soluciones Neural Labs para control de accesos

El control de accesos es uno de los sectores más importantes para Neural Labs junto a ITS, seguridad, tráfico, movilidad y logística.

Dentro del control de accesos hay varios escenarios y casuísticas que se abordarán en este artículo para dejar en claro cuál es la propuesta de Neural Labs.

Proveer soluciones cada vez más verticales es uno de los objetivos de la empresa, sin descuidar a los clientes que solo necesitan comprar la tecnología “desnuda”.

Beneficios

En general el uso de analíticas de video como reconocimiento de matrículas y otras características adicionales como marca, color y tipo de vehículo tienen múltiples beneficios en el sector del control de accesos. Algunos de ellos son:

  • Aumento del control sobre el estacionamiento
  • Aumento de la seguridad del estacionamiento
  • Automatización del acceso al estacionamiento
  • Disminución del fraude interno y externo

Recordemos qué aplicaciones puede tener la implantación de analíticas de video a la hora de acceder a un parqueadero:

  1. En el caso de un parqueadero de rotación (de pago por minutos), el sistema de reconocimiento de matrículas puede, simplemente, pasar el dato al sistema de gestión para que este maneje la lógica del estacionamiento. Este sistema típicamente vinculará la matrícula al ticket recogido por el usuario para, entre otras cosas, poder validar cuál ticket y matrícula coinciden a la salida.
  2. En este tipo de parqueaderos, Neural Labs puede también clasificar el vehículo (coche, moto, etc.) y pasar el dato para que se aplique la tarifa correspondiente. En algunos países por ley se debe establecer la tarifa de forma diferente en función del tipo de vehículo.

La detección de este en la misma entrada ayuda a seleccionar la tarifa adecuada ya de inicio.

Históricamente se han estado usando otras tecnologías como lazos, pisa ruedas, etc. para esta función. Hoy en día con la irrupción y facilidad del deep learning existe esta alternativa cero invasiva para determinar la clase de vehículo.

  1. Automatizar los accesos al parqueadero (urbanización, empresa, etc.) basándose en listas de autorizados. El sistema actuaría sobre las barreras si la matrícula está en la (s) lista (s) de autorizados. Estas listas, que pueden ser múltiples, pueden contener residentes, empleados, trabajadores, proveedores, etc. cada una con sus reglas horarias etc.
  2. Gestionar listas de vehículos sospechosos o con algún tipo interés. El sistema soporta listas de vigilancia y genera alertas si alguno de los vehículos que está en esa lista es detectado tratando de acceder.

En centros comerciales se pueden agregar a dichas listas vehículos que saben que acuden a cometer delitos o vehículos que alguna vez abandonaron el parqueadero sin pagar.

  1. Auditar de forma independiente los accesos a su parqueadero. Instalado como sistema independiente al sistema de gestión de parking. Algunos clientes desean una gestión independiente de accesos para auditar su sistema de gestión del parqueadero, ya sea manual o semi automatizado. De esta auditoría suelen aparecer descuadres muy a menudo debidos a fraude interno y externo.
  2. Verificar que la matrícula no este “clonada”. El sistema de Neural Labs permite detectar, además de la matrícula, color, marca y tipo de vehículo. Esta información detectada a la hora de aproximarse al acceso es contrastada con la información del vehículo almacenada en el sistema. Si no coincide se deniega el acceso y se genera la correspondiente alerta al operador. En algunos países no es extraño el robo o duplicación de matrículas, por lo que permitir el acceso a, por ejemplo, un conjunto residencial usando solo matrícula es muy vulnerable.
  3. Verificar el estado físico de los vehículos a la entrada al parqueadero. El sistema de Neural Labs permite añadir cámaras de evidencia como apoyo a las cámaras de reconocimiento de matrículas. De esta forma el sistema almacena evidencia fílmica del estado del vehículo en su ingreso. Esta información es de extrema utilidad para evitar falsas reclamaciones de daños al vehículo.
  4. Controlar el aforo del parqueadero. Mediante la instalación de cámaras en todas las entradas y salidas del parqueadero, el sistema puede mantener un “aforo” de vehículos dentro de este.

En estos casos, la estadística de tiempos de permanencia dentro del recinto es muy interesante pudiendo incluso generar alertas si algunos vehículos exceden cierto tiempo de estancia.

  1. Automatizar acceso y aumentar trazabilidad en puertos y centros logísticos. Mediante el reconocimiento de IDs de contenedores intermodales combinado con el de la matrícula del camión se mecaniza el acceso a puertos siempre integrado con el sistema de gestión logística.
  2. Emulación lectora de tarjetas Wiegand. En ocasiones se desea integrar los accesos a un parqueadero con el software de gestión de presencia o accesos de personas basado en tarjetas de proximidad que ya existe en el edificio o empresa.

El objetivo es traducir las matrículas que acceden al parqueadero en IDs de tarjetas de empleados, residentes, etc.

Mediante un conversor de matrículas a Wiegand, el sistema de control de accesos ve a las cámaras de reconocimiento de matrículas como lectores de proximidad y las matrículas como IDs de personas. La lógica del acceso queda en el software de gestión de presencia.

Implantación de la tecnología

En algunos países es raro encontrar estacionamientos del tipo que sea sin reconocimiento de matrículas. Si bien es verdad que este despliegue ha sido en ocasiones forzado por leyes, como en el caso de España, la tecnología se vuelve imprescindible para este tipo de negocio.

Por el contrario, en otros países apenas se empiezan a ver este tipo de soluciones. Desde Neural Labs existe el convencimiento de que los beneficios que aportan estos sistemas en mercados maduros pronto serán reconocidos en estos mercados emergentes, desplegándose de forma masiva.

Históricamente el costo de este tipo de soluciones ha sido una barrera en países en desarrollo. Últimamente con la irrupción de las smart cameras a muy bajo costo y con el reconocimiento de matrículas embebido, y con cada vez más funcionalidad, se ha facilitado la implantación de esta tecnología, si bien es verdad que no siempre con éxito.

En Neural Labs lanzamos en marzo del 2019 nuestra propuesta de Smart cámara “Neural Edge” para los escenarios donde se requiere procesado en el borde con tasas de reconocimiento altísimas.

Factores de éxito

En Neural Labs siempre se destacan dos claves para el éxito en la implantación de este tipo de tecnología:

  1. El primero es que debe existir un análisis previo de las necesidades del cliente. Reconocer matrículas no es suficiente si no sirve para un fin y, en definitiva, soluciona un problema del cliente. Este problema puede ser la necesidad de automatizar ingresos, detectar robo interno, etc.

Para que la tecnología sirva para un fin muy a menudo esta debe ser integrada a otros sistemas, como sistemas de administración de parqueaderos, sistemas de reconocimiento facial, RFID, etc.

Así pues, de ese análisis de requerimientos previo debe quedar claro cuáles son las necesidades de integración, e incluso desarrollos a medida para acabar de cumplir el 100% de necesidades específicas del parqueadero.

  1. El segundo factor de éxito en el buen funcionamiento es el nivel de acierto de la tecnología.

Imaginemos un lector de códigos de barras que lea 70% de los códigos. Esto haría totalmente inútil e inservible cualquier aplicación de gestión de almacenes.

Lo mismo sucede en este sector. La tasa de acierto en reconocimiento de matrículas debe ser altísima o se vuelve totalmente inservible, no confiable y toda la lógica que viene a continuación fracasa.

La gran mayoría de las veces, un no reconocimiento pasa a corrección manual por lo que tasas bajas de reconocimiento conllevan el abandono prematuro del sistema.

En resumen, siempre debemos responder a la pregunta de:

  1. ¿Para qué quiero reconocer matrículas?
  2. ¿En qué me ayuda en mi operación?
  3. ¿Qué problema resuelve?
  4. ¿Con qué sistemas debe dialogar el lector de matrículas?

Y siempre exigir las más altas tasas de reconocimiento.

Escenarios

Soluciones Neural Labs Control de Acceso 4Existen infinidad de escenarios en el mundo del control de accesos. La propuesta de Neural Labs en cada uno es diferente y con diferentes niveles de verticalidad. Algunos de ellos son:

  • Centros Comerciales
  • Con cobro o sin cobro
  • Accesos a empresas
  • Accesos a áreas residenciales
  • Parking de rotación (pago por minutos)
  • Acceso a zonas logísticas o puertos

La tecnología

Soluciones Neural Labs Control de Acceso 5Las redes neuronales y ahora el deep learning están cambiando el mundo en el que vivimos haciendo los sistemas realmente más inteligentes. Aunque queda mucho por hacer las aplicaciones actuales de esta tecnología son infinitas. Neural Labs usa redes neuronales desde los años 90 y en estos últimos años se han volcado con el deep learning para:

  • Reconocer la matrícula del vehículo
  • Reconocer la marca del vehículo
  • Reconocer el tipo del vehículo (turismo, moto, furgoneta, etc.)
  • Reconocer el color del vehículo.

La propuesta Neural Labs

Neural Labs dispone de productos para abordar las casuísticas antes explicadas.

La primera labor de la compañía es siempre escuchar al cliente para tratar de detectar cómo su tecnología y soluciones pueden ayudar en su operación. Después viene un diseño de la solución, que suele implicar alguna integración o personalización para asegurar que el sistema realmente cumple los objetivos marcados con el cliente.

En el ADN de Neural Labs está el ser agnósticos del hardware, por lo que en su diseño de la solución casi siempre cuentan con hardware fácilmente localizable en cualquier mercado.

El apoyo y formación tanto en las pruebas de concepto como en la posterior puesta en marcha, es también vital en el éxito del proyecto y es un capítulo que se cuida especialmente en la compañía.

En definitiva, está todo por hacer en el sector del control a de accesos. La apuesta de Neural Labs es hacerlo con calidad, compromiso y con ánimo de establecer relaciones a largo plazo con sus clientes.

Septiembre – Octubre 2019

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