La tecnología de la start-up AllRead MLT se prueba con éxito en las instalaciones del Puerto de Algeciras para la trazabilidad de la mercancía por vía terrestre

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.

5 junio, 2020

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