Lector de Matrículas

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El sistema SIRAM es una solución de control de acceso de vehículos por lectura de matrículas basado en la última tecnología para el reconocimiento automático de placas de matrícula, cuyo diseño se ha realizado siguiendo una arquitectura modular y escalable con la finalidad de proporcionar una aplicación versátil, distribuida, robusta y fácilmente integrable.

Se trata de una tecnología de lectura y reconocimiento automático de matrículas (ALPR) basado en algoritmos de deep learning que permite alcanzar una tasa de acierto de hasta un 99,15% y una perfecta adaptación a diversos formatos de matrículas dependiendo del país.

características del lector de matrículas

Lector de Matrículas con Software OCR

SIRAM OCR es el software que permite realizar el reconocimiento automático de matrículas para cada unidad de captura ó cámara y gestionar el control de accesos de vehículos. Existe un SIRAM OCR por unidad de captura, siendo posible instalar múltiples OCR en un mismo computador y/o en computadoras diferentes (Arquitectura Modular). El número máximo de OCRs por cada computadora dependerá de las especificaciones de la misma.

SIRAM OCR 5 puede funciona sobre arquitectura PC, servidor, ARM o embedded en Cámara Axis. Una vez realizada la identificación de la placa de matrícula, ese dato se puede enviar a diferentes tipos de software.

ELEVADA TOLERANCIA A INCLINACIONES (ÁNGULOS)

El ángulo de incidencia horizontal y vertical con la placa de matrícula es muy importante, porque cuanto mayor es éste, más deformado aparece el carácter y más complicado es su reconocimiento. El OCR Siram realiza correcciones automáticas que permiten obtener una elevada tasa de reconocimiento en situaciones de gran inclinación.

ANCHO DE CARRIL ELEVADO

El ancho de carril soportado depende de la resolución de la cámara lectora de matrículas y del modelo de óptica utilizada. Normalmente se recomienda un ancho de carril de 3,5 metros, pero con una cámara Mpixel y una lente varifocal el OCR puede reconocer la placa de matrícula en anchos de carril de hasta 5 metros.
El ancho de carril y la distancia al punto de captura condicionan el ángulo de incidencia de la cámara con la placa de matrícula, siendo el ángulo máximo recomendado de 30º.

VELOCIDAD DE CIRCULACIÓN

El sistema soporta velocidades de hasta 50 km/h, aunque conviene tener presente que la velocidad del vehículo condiciona la ubicación de la unidad de captura para poder disponer de suficientes fotogramas a analizar.
Así, en una situación de acceso con barrera en la que la unidad de captura está a 5 m. del punto de disparo, no se recomiendan velocidades mayores de 20 km/h. En el caso de un acceso sin barrera y con velocidades superiores a los 20 km/h, se recomienda ubicar la unidad de captura en poste y a una distancia mayor del punto de captura (10 metros).

FÁCIL CONFIGURACIÓN

Desde la propia interfaz del OCR es posible:

Visualizar si el ajuste y zoom son correctos.
Ajustar parámetros internos del OCR.
Ajustar Ganancia y Shutter de la Cámara.
Realizar un reset de la cámara a los parámetros por defecto.
Realizar un TEST del OCR.

Cámaras LPR: undades de captura SIRAM

SIRAM incorpora una amplia variedad de unidades de captura, lo que aporta una gran versatilidad al sistema de reconocimiento de placas de matrícula. Los principales parámetros a tener en cuenta a la hora de seleccionar una UICAP IP u otra son los siguientes:

Tipo de instalación (Parking público, Industrial, Corporativos y residenciales, Shopping Center, Aeropuertos y puertos, puestos fronterizoa, accesos industriales, tráfico urbano)
Tipo de ubicación (Suelo, Techo, Pared, Barrera o Báculo)
Distancias desde la UICAP IP a la placa de matrícula. Distancia mínima 2 metros, distancia máxima 15 metros.

Siram i-Totem

La más robusta

Unidad de captura SIRAM para reconocimiento de matrículas, compuesta por cámara IP (sensor CMOS Mpixel), óptica motorizada 2.8-10mm, que permite ajustes de zoom y enfoque de forma remota, armario de exterior de 700mm de Acero inoxidable pintado, vidrio y foco IR de 196 o 266 leds (según versión).

Para accesos con anchos de vía superiores a los 3 metros
Distancias de captura superiores a los 8 metros
Idóneo para evitar el vandalismo

Siram i-Compact

Primer precio

Unidad de captura SIRAM para reconocimiento de matrículas, compuesta por cámara IP (sensor CMOS Mpixel), óptica motorizada, armario de exterior de 700mm de Acero Inoxidable pintado, vidrio y foco IR de 168 leds.

Tamaño redicido recomendado en isletas con poco espacio, ancho de la via debe ser inferior a 3 metros
Distancias de captura inferiores a los 6 metros
Idóneo para evitar el vandalismo

Siram i-Via

para exteriores

Unidad de captura compuesta por cámara IP (sensor CMOS Mpixel), foco IR de 98 leds y óptica varifocal. Todo montado en cabina estándar de CCTV para exterior.

Especialmente recomendado para aquellos accesos en rampa con mucha inclinación
Distancias de captura entre los 2,5 metros y los 15 metros. (*) Para distancias superiores a 6 m. es necesario un foco IR adicional

Siram i-Bullet Zoom

Zoom y enfoque remotos

Unidad de captura compuesta por cámara i-BULLET outdoor de 2 Megapixels con lente MOTORIZADA (3 10,5mm) y foco IR de leds.

Gran flexibilidad para su ubicación
Para accesos con rampa con mucha inclinación
Distancia de captura mínima de 2 metros y máxima de 6 metros

Siram i-Bullet Traffic

Para el tráfico urbano

Unidad de captura compuesta por cámara i-BULLET outdoor de 2 Megapixels con lente MOTORIZADA (4,784,6mm) y foco IR de leds.

Recomendado para instalaciones de tráfico urbano
Ideal también para accesos con rampa con mucha inclinación
Distancia da la placa de matrícula mínima 2,5 m y máxima 12 metros.

Siram i-Dome

La más pequeña

Unidad de captura compuesta por mini domo IP anti-vandálico de exterior (sensor CMOS 2 Mpixel), lente MOTORIZADA de 3,5 a 10mm y leds IR incorporados.

Para accesos con anchos de vía inferiores a los 3 metros
Distancias de captura entre 2 y 6 metros.

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Descubra SIRAM Make, la primera plataforma de analítica basada en Deep Learning para sistemas ALPR. SIRAM Make es una solución de analítica de vídeo que puede identificar a través del reconocimiento de matrículas la marca, el color y tipo de vehículo. Esta solución de analítica, basada en Deep Learning, es capaz de encontrar relaciones de datos a partir de imágenes de vídeo, predecir resultados y, si es necesario, automatizar diferentes comportamientos de negocio.

Primera plataforma de analítica basada en Deep Learning para sistemas ALPR.
Reconoce color del vehículo
Reconoce marca y tipo de vehículo
Incluye diferentes tipos de vehículos: motocicletas, automóviles, camionetas, etc.
Complemento estratégico a OCR5
Interfaz web intuitiva y gráfica

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