La Autoridad Portuaria de la Bahía de Algeciras, en el marco de su programa de innovación abierta, ha finalizado con éxito una prueba de concepto cuyo reto era optimizar la red de control y monitorización del tráfico de mercancías en las instalaciones portuarias, haciendo uso de la red de cámaras ya desplegadas en el recinto portuario.
El reto ha sido cubierto con éxito por la start-up AllRead MLT, que ha basado su solución en la inteligencia artificial, en concreto, en la visión computacional. Su sistema de lectura inteligente es capaz de leer en tiempo real cualquier texto y etiqueta alfanumérica a partir de cualquier imagen captada por cualquier dispositivo (móvil, cámara de seguridad, etc.) aunque esté dañada, sucia o incluso desenfocada.
Su tecnología, innovadora y patentada, se basa en el uso de redes neuronales y el aprendizaje profundo (Deep Learning), lo que permite al sistema aprender de sus errores de forma similar al cerebro humano y llegar a deducciones racionales a la hora de leer un código o dígito particular.
A diferencia de otras soluciones en el mercado, la solución de visión de AllRead MLT se ha centrado en el software, aprovechando los beneficios del Deep Learning, y no en los dispositivos de captura de imágenes como se ha venido haciendo tradicionamente. De hecho, el hardware cada vez se está convirtiendo más en una commodity y por ello la importancia de esta solución innovadora que se basa en un sistema agnóstico al hardware.
Además, la solución de AllRead MLT, es capaz de identificar en el contexto de una imagen la ubicación de una matrícula y su tipo (contenedor, remolque, cabeza tractora, etc.), leyendo y entendiendo la información incluida en la misma. Esto hace diferente esta solución de los OCR tradicionales que realizan una lectura de caracteres sin tener en cuenta el contexto en el que se encuentran.
El alcance de la prueba de concepto ha consistido en el desarrollo e implementación de un producto mínimo viable (PMV) que permite procesar las imágenes captadas por las cámaras existentes en el puerto y devolver, de manera estructurada, las matrículas de contenedores, plataformas, remolques y semirremolques, cabezas tractoras y todo tipo de vehículos ligeros, tanto de procedencia europea como marroquí. El Puerto de Algeciras, por su singularidad y posición geográfica, recibe una gran afluencia de vehículos con múltiples orígenes y destinos, constituyéndose un escenario complejo para la lectura de matrículas.
La solución que aporta AllRead MLT, cuya red neuronal se puede entrenar y adaptar a los diferentes escenarios operativos, permitirá a la APBA incrementar los niveles de certeza en la identificación de vehículos, reduciéndose el número de lecturas falsas, y todo ello, sin la necesidad de instalar infraestructura física o pórticos de lectura y, por tanto, dotando de mayor flexibilidad y cobertura al sistema de monitorización de vehículos.
Tras el éxito y validación de la prueba de concepto, el siguiente objetivo de la APBA es extender su uso para optimizar el tracking de mercancías en toda la zona portuaria, monitorizando no solo los vehículos ligeros y de tráfico pesado, sino también las mercancías que entran y salen por vía ferroviaria.
A continuación, se sugiere un enlace a Youtube donde se muestra un vídeo de demostración del prototipo desarrollado:
AllRead MLT es una iniciativa surgida del Centro de Visión por Computador de Catalunya e impulsada por la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB) y el programa The Collider de la Mobile World Capital Barcelona que está enfocada al desarrollo de soluciones software para la lectura inteligente o extracción de datos en entornos operacionales. Su objetivo es agilizar aquellos procesos logísticos que requieren de la obtención de información rápida y precisa mediante el uso de técnicas de visión artificial y Machine Learning para la detección y digitalización de textos alfanuméricos en imágenes.
Deep Learning based technology of Start-up AllRead MLT successfully tested for tracking cargo in Algeciras Port
Through its Open Innovation Program, the Algeciras Port Authority (APBA) has successfully finalized a proof of concept whose challenge was to expand the control and monitoring network of cargo traffic within the port facilities using the existing network of cameras.
The challenge was achieved by the start-up AllRead MLT, which has based its solution on computer vision technology and artificial intelligence. AllRead MLT has developed a smart reading software that is able to spot and read in real-time any text and alphanumeric code from images or videos captured by any device (mobile, security camera, etc.) even when it is damaged, dirty or out of focus.
Its innovative and patented technology is based on the use of a convolutional neural network (a common Deep Learning technique), which allows the system to learn from its mistakes in a similar way to the human brain, achieving rational deductions when reading codes and text.
Unlike other market players, AllRead MLT´s solution is focused on the software, leaning on the benefits of Deep Learning, and not on hardware devices. In fact, hardware is becoming a commodity and, therefore, the importance of this innovative solution that is based on a hardware-agnostic system.
In addition, the AllRead MLT’s solution can identify the location and typology of a license plate (container, trailer, tractor, etc.), by understanding the framework and elements included in an image. This fact makes this solution unique and disruptive from the traditional OCR that reads characters without considering the context.
The scope of the proof of concept was the development and implementation of a minimum viable product (MVP) focused on processing the images captured by the existing cameras, in order to deliver the transit-related information in a structured way of the following items containers IDs, platforms, trucks, trailers and semi-trailers and all types of license plates of vehicles (mainly European and Moroccan origin).
The Port of Algeciras, due to its uniqueness and geographical position, receives a large flow of vehicles with multiple origins and destinations, constituting a complex scenario for reading license plates
The solution provided by AllRead MLT, whose neural network can be trained and adapted to the different operating scenarios, will allow the APBA to increase accuracy rates in vehicle identification, reducing the number of false readings, and all this without the need to deploy new video and civil infrastructure or dedicated gates providing greater flexibility and coverage of the vehicle monitoring system.
After the validation of the proof of concept, the next objective of the APBA is to expand the solution to key operational areas within the port, monitoring not only light and heavy traffic vehicles but also the cargo transported by rail.
The following link shows a video demonstration of the developed prototype:
ABOUT ALLREAD MLT:
AllRead MLT emerged from the Computer Vision Center of Catalonia, (Autonomous University of Barcelona – UAB) and the The Collider Venture Building program (Mobile World Capital Barcelona). AllRead MLT develops intelligent reading software for operational environments. Its goal is to streamline logistic processes that require rapid and accurate tracking and identification of assets, using computer vision and machine learning techniques to detect and digitize any alphanumeric text.
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