El pasado mes de junio, quedaba totalmente implantado en el puerto de Algeciras, el proyecto de innovación para ampliar la red de control y monitorización del tráfico de mercancías en las instalaciones portuarias de la dársena de la Bahía, al poder hacer uso de la red de cámaras ya desplegadas en el recinto portuario mediante el uso de algoritmos (software y no hardware adicional).
El reto fue desarrollado con éxito por la start-up AllRead MLT, cuya solución tecnológica, basada en inteligencia artificial 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.
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 tradicionalmente.
El alcance de la prueba de concepto consistió 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. Además, gracias al uso de redes neuronales, la solución es capaz de aprender y adaptarse a los diferentes escenarios operativos existentes en el recinto portuario.
Para el desarrollo del prototipo se recolectaron imágenes y vídeos exportados de los sistemas de captación de imágenes y control de accesos de la APBA, se seleccionaron y se realizó una limpieza y etiquetado de los datos recolectados para el entrenamiento con el objeto de que se mostrase la lectura en un interfaz de usuario, registrándose inmediatamente el dato obtenido, así como la foto correspondiente. La etapa “core” de la actividad, enfocada al entrenamiento y las adaptaciones de los modelos de redes neuronales acabó con la demostración final de la solución y de los resultados obtenidos ante los responsables portuarios, utilizando nuevos vídeos no empleados en los entrenamientos.
Este proyecto ha provocado un incremento de 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 y mercancías. Además, la extensión de los puntos de monitorización y tracking de mercancías en toda la zona portuaria, monitorizando no sólo los vehículos ligeros y de tráfico pesado, sino también las mercancías que entran y salen por vía ferroviaria.