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Las autopistas de peaje son usadas por millones de conductores a lo largo del mundo, ya que les permite disfrutar de trayectos r谩pidos, seguros y accesibles. El mayor inconveniente de este tipo de v铆as es la necesaria infraestructura de control y cobro. Teniendo en mente que el objetivo es hacer la vida m谩s f谩cil y c贸moda a los conductores, se requiere la optimizaci贸n y automatizaci贸n de estos sistemas de cobro en donde el tiempo invertido por parte de los usuarios repercute directamente en su satisfacci贸n.

Por otro lado, tener un control exhaustivo del paso de veh铆culos y su categorizaci贸n, es un activo importante para la compa帽铆a. Esta informaci贸n recopilada de un control automatizado de veh铆culos, a parte de lo expuesto anteriormente, aporta un gran valor para una variada toma de decisiones como por ejemplo el mantenimiento de las v铆as o comportamientos an贸malos de los veh铆culos que puedan indicar alg煤n riesgo en la autopista.

El modelo de conteo y clasificaci贸n de veh铆culos de Foqum se encarga de abstraer toda esta l贸gica tanto a la empresa como a los usuarios.

Detecci贸n inteligente de veh铆culos
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Reto

Una de las empresas l铆deres a nivel mundial en el desarrollo de infraestructuras necesita contar y clasificar los veh铆culos que pasan por sus autov铆as de peaje en sombra y autopistas de peaje de pago. Aunque con el uso de sistemas de medici贸n f铆sica como espiras magn茅ticas o arcos de control se pueden obtener buenos resultados, la implementaci贸n y mantenimiento de este tipo de sensores conlleva altos costes llegando a gastar millones de euros en estos sistemas.

Autopista, an谩lisis de veh铆culos
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Soluci贸n

Foqum ha desarrollado un sistema de visi贸n artificial de Deep Learning basado en redes neuronales artificiales que analiza los v铆deos capturados en las c谩maras de las autopistas en tiempo real, con un ahorro estimado en m谩s del 95% comparado con la implementaci贸n de los sistemas f铆sicos, una precisi贸n de conteo mayor al 99% y una precisi贸n de clasificaci贸n mayor al 95% de media entre las distintas categor铆as.

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y recuerda lo que no se mide no se puede mejorar.

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