El poder de la asociación: Hanwha Vision y FF Group ofrecen soluciones de gestión de tráfico avanzadas

Como parte de una serie en curso que destaca el trabajo y la innovación de los valiosos socios tecnológicos de Hanwha Vision, Katerina Fischerova, Directora de Proyectos de FF Group analiza la necesidad de contar con soluciones de vanguardia para la gestión del tráfico y los aparcamientos.

Gracias por hablar con nosotros, Katerina. ¿Podría explicarnos más en detalle el trabajo de FF Group?

FF Group es un proveedor de soluciones de datos innovador, con más de una década de experiencia en la creación de soluciones de datos, integradas y adaptadas a tráfico, proveedores de aparcamientos e integradores. Nuestras soluciones vienen listas para utilizar, lo que hace que la inteligencia integrada en las cámaras sea fácil y económica de utilizar. Nuestro equipo está centrado no solo en generar metadatos de tráfico en carretera, sino también en procesarlos, analizarlos y ofrecer información completa a los usuarios.

Coméntenos algo sobre usted, su función en FF Group y lo que eso implica.

Como Directora de Proyectos de Hanwha en FF Group, doy soporte de proyectos para el desarrollo de aplicaciones de lectura de matrículas e Inteligencia Artificial para cámaras Hanwha. Una de mis responsabilidades es trabajar con Hanwha Vision en implementaciones y proyectos clave, incluido el desarrollo de productos. Trabajamos en estrecha colaboración con los equipos de ingeniería y soporte técnico de Hanwha Vision para garantizar que nuestros clientes comunes tengan todo lo que necesitan para tener éxito con nuestros productos.

Genial, ¿podría describir su trabajo con Hanwha Vision con más detalle?

Llevamos mucho tiempo trabajando con Hanwha Vision, con muy buenos resultados, desarrollando aplicaciones de lectura de matrículas y de Inteligencia Artificial para varios modelos de cámaras de Hanwha, desde la popular gama media hasta las cámaras premium diseñadas para proyectos grandes y complejos. Es esta estrecha asociación lo que ha permitido al equipo de FF Group familiarizarse con las cámaras, garantizando que nuestras aplicaciones sean lo más eficientes posible.

De hecho, nuestro algoritmo que reconoce las placas de matrícula y clasifica todos los parámetros del vehículo, se genera directamente en la cámara de Hanwha Vision. Esta Inteligencia Artificial integrada en la cámara tiene varios beneficios frente a la Inteligencia Artificial basada en servidor, entre ellos, menores costes y necesidades de ancho de banda, ya que se transmiten menos datos al servidor. El coste de propiedad también se reduce y puede haber ganancias vitales en materia de sostenibilidad, sin la necesidad de mantener una gran sala de servidores.

Hay solo unos pocos proveedores de cámaras en el mercado que puedan ofrecer una cámara con reconocimiento de alta calidad de marcas y modelos de vehículos. La combinación de FF Group y Hanwha Vision ha permitido crear un sensor potente y altamente eficaz en el mercado de supervisión inteligente de tráfico ya que puede capturar con precisión información del vehículo en diversas condiciones de tráfico.

¿Qué innovaciones en tecnología de videovigilancia le interesan más?

Las nuevas posibilidades de la Inteligencia Artificial que llegan al sector del vídeo realmente están creando nuevas opciones de análisis y conocimiento. De hecho, ya se pueden ejecutar varias aplicaciones de Inteligencia Artificial en paralelo, lo que aumenta las posibilidades y el potencial de las cámaras con Inteligencia Artificial. También vale la pena señalar la mayor conciencia entre los responsables de seguridad sobre la Inteligencia Artificial integrada en las cámaras y los beneficios que esto ofrece en términos de eficiencia, coste, sostenibilidad, implementación y otros.

Además nos complace ver que Hanwha Vision se centra cada vez más en la producción de cámaras destinadas a la lectura de matrículas y supervisión del tráfico, como es el caso de la cámara de lectura de matrículas de alta velocidad modelo TNO-7180RLP, ofreciendo una amplia gama de cámaras especializadas en el tráfico, que cubre las necesidades y presupuestos de diversas organizaciones, aumentando así la presencia y utilización de dichos dispositivos en nuestras carreteras.

¿Qué desafíos cree que enfrentan los usuarios finales al utilizar el vídeo?

Un desafío común implica la frustración que conlleva tener que examinar horas de secuencias de vídeo para encontrar la información correcta sobre un evento o vehículo. Las cámaras modernas producen grandes cantidades de datos y su uso eficaz ayudará a los operadores, no solo a identificar un vehículo, sino también a obtener información más amplia sobre el uso de carreteras, los aparcamientos, las infracciones, la estacionalidad y otros.

La lectura de matrículas también está evolucionando para respaldar esto, con el reconocimiento de la marca, el modelo, el color y el tipo del vehículo:un desarrollo reciente que puede ayudar con las investigaciones y los testimonios de los testigos presenciales. También agiliza la búsqueda de imágenes, ya que los operadores pueden confiar en las marcas, modelos y colores del vehículo.

A nivel de toda la ciudad, esta información adicional, de las cámaras de lectura de matrículas pueden ayudar con la planificación proactiva para hacer que las carreteras sean más seguras y agradables para conducir. Los datos de lectura de matrículas pueden respaldar encuestas que analizan si es necesario ampliar una carretera, dónde implementar zonas de congestión o comprender el impacto potencial de nuevos carriles para autobuses y bicicletas. Cuando a menudo se identifica el paso de vehículos pesados, se pueden reforzar las carreteras para reducir proactivamente los daños o se pueden implementar limitaciones de peso.

Los avances en la tecnología de Inteligencia Artificial con Deep Learning han demostrado ser muy versátiles y han encontrado aplicaciones en numerosos campos, que van desde la aplicación de la ley hasta la gestión del tráfico, la planificación de infraestructuras y otros.