SINELEC

Optimizar el control de los peajes automáticos no recaudados gracias a una rápida identificación de las matrículas

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1 Starting Point

1 Need

Sinelec, un importante actor tecnológico del Grupo ASTM, y segundo operador mundial de redes de autopistas en concesión y actor global en el diseño y la realización de grandes obras de infraestructura, tenía las siguientes necesidades:

  • Reducción de los tiempos de procesamiento de las fotografías
  • Velocidad y eficiencia en el control de los tránsitos
  • Análisis automatizado de las matrículas de los vehículos
  • Clasificación facilitada y acelerada de las nacionalidades de un vehículo
  • Un sistema basado en el análisis de imágenes rápido pero, sobre todo, fiable

2 Discovery

2 Direction

Dinova diseñó e implementó para SINELEC un sistema ALPR (Reconocimiento Automático de Matrículas) integrado con Google Cloud Platform, que permitió obtener:

  • Clasificación del tipo de vehículo (incluidos los exentos de peaje)
  • Extracción y lectura óptica de los caracteres de las matrículas
  • Clasificación de la nacionalidad de la matrícula mediante un modelo personalizado
  • Validación de las imágenes para garantizar la fiabilidad y la velocidad del análisis

3 How

3 The challenge

La empresa opera en varios tramos de autopistas italianas, con un total de más de 1.400 km ubicados principalmente en las regiones del noroeste del país, como Lombardia, Piemonte, Valle d’Aosta, Liguria y Toscana.

Cada día, además de la gestión de las operaciones y del tráfico, la empresa se encarga del cobro de los peajes y, en consecuencia, del control de aquellos no recaudados. Este proceso requiere el análisis de las matrículas de los vehículos para los cuales se detecta una transacción anómala. Dado el alto volumen de tráfico, el número de imágenes que deben examinarse es muy elevado.

Por eso Sinelec recurrió a Dinova para dotarse de una herramienta capaz de agilizar el control de los peajes automáticos no recaudados. Un sistema, por tanto, capaz de automatizar la extracción de información de las matrículas y su validación en tiempos más rápidos.

A esto se suma otra solicitud por parte del cliente: determinar la nacionalidad del vehículo para no enviar por error pagos italianos al extranjero.

4 What

4 Solution by Dinova

Dinova diseñó un sistema ALPR (Reconocimiento Automático de Matrículas) al que se añadió la funcionalidad de reconocimiento de la nacionalidad de las matrículas.

El ALPR es un sistema que utiliza una tecnología llamada Optical Character Recognition (OCR), es decir, reconocimiento óptico de caracteres, para leer las matrículas de los vehículos en cualquier condición meteorológica y generar datos sobre su ubicación.

En esencia, el sistema implementado procesa las imágenes muy rápidamente y analiza su contenido aprovechando el potencial de los servicios de Google Cloud Platform, en particular Vertex AI para los componentes de Inteligencia Artificial, una API de Google OCR para la extracción de los caracteres de las matrículas y DataFlow para la capacidad de procesamiento.

El sistema desarrollado para Sinelec es un sistema complejo compuesto por varios módulos, cada uno con sus propias características y funcionalidades:

  • Clasificación del tipo de vehículo (detectando también los exentos de peaje, como los de primeros auxilios o las fuerzas del orden) e identificación de la matrícula, utilizando Vertex AI de Google.
  • Identificación y extracción de los caracteres de las matrículas. Para ello, Injenia utilizó una API de Google para el OCR (reconocimiento óptico de caracteres).
  • Clasificación de la nacionalidad de la matrícula. Para esta funcionalidad se desarrolló un modelo interno personalizado capaz de atribuir la nacionalidad a una matrícula basándose en sus características topológicas.

5 Why

5 Why Dinova?

La IA para el análisis fiable y acelerado de fotos e imágenes

Tras un año de intenso trabajo, la colaboración entre Dinova y Sinelec dio lugar a la creación de un sistema con un rendimiento extraordinario, capaz de proporcionar información fiable sobre las imágenes analizadas y de optimizar significativamente las actividades de los operadores.

Gracias a una tecnología diseñada con estándares de precisión extremadamente altos, los datos necesarios están ahora disponibles en menos de una hora, reduciendo los errores de análisis y evaluación. Este proyecto demuestra el valor de la inteligencia artificial al servicio de las personas y las empresas, liberando tiempo valioso que puede dedicarse a actividades de mayor valor estratégico.

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