La digitalización de los puertos y la implantación de tecnologías inteligentes han revolucionado el sector logístico y marítimo en los últimos años. No cabe duda. Y este proceso es imparable. Una de las tecnologías que ha cobrado mayor relevancia en este contexto es el OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres), especialmente cuando se combina con inteligencia artificial y redes neuronales profundas, como es el caso del software desarrollado por AllRead que fue presentado en la II Jornada Cátedra Smart Ports por el CTO y cofundador de la compañía, Marçal Rossinyol.
La tecnología OCR convencional ha sido un pilar en el reconocimiento de texto en documentos y señales, pero presenta limitaciones significativas que pueden obstaculizar su eficacia en entornos complejos como los puertos, especialmente por su falta de precisión. “El OCR tradicional tiene una tasa de error que oscila entre el 3% y el 5%, lo que puede tener un impacto significativo en la logística y la gestión de documentos. Además, requiere entornos controlados y condiciones específicas para funcionar de manera efectiva, lo que limita su aplicabilidad en situaciones en las que las condiciones son cambiantes”, explica el CTO de AllRead.
El software OCR avanzado de AllRead para la trazabilidad de activos durante los procesos de control de acceso en instalaciones portuarias y terminales se basa en Computer Vision y Deep Learning. Con la entrega de datos precisos y en tiempo real a los Sistemas Operativos de Terminales (TOS), esta solución tecnológica permite el seguimiento y monitoreo de contenedores, mercancías peligrosas, vagones, etc.
Innovación precisa y fiable
Comparativamente, el proyecto de AllRead se diferencia de las soluciones tradicionales de OCR en su enfoque innovador. Según Rossinyol, “nuestra tecnología sobresale en condiciones desafiantes, como las que se encuentran en entornos operacionales, donde factores como el movimiento, el desenfoque, el desgaste y la rotación pueden dificultar la extracción de datos. En estos contextos, garantizamos la precisión y la fiabilidad en la captura de datos”. Además, este software es compatible con las soluciones de control de acceso OCR y los sistemas de información existentes, como sistemas operativos de puertas (GOS), sistemas operativos de terminales (TOS), sistemas comunitarios portuarios (PCS), etc. Finalmente, cabe destacar la combinación única de alta precisión en la extracción de datos y la agilidad en la implementación. “Puede adaptarse a procesos y hardware existentes, evitando la obsolescencia y reentrenándose para abordar nuevas casuísticas, lo que garantiza un mejor ROI en comparación con las soluciones OCR convencionales en el mercado”, puntualiza el cofundador de la empresa.
El proyecto de AllRead (Disrupción OCR Portuario), que ha contado con el respaldo del Fondo de Capital Ports 4.0 de Puertos del Estado, consiste en el desarrollo de un software plug and play de identificación inteligente de transporte intermodal mediante el uso de inteligencia artificial, Machine y/o Deep Learning, capaz de detectar y leer en una sola toma un texto alfanumérico estructurado relevante o los símbolos de cualquier imagen, con alta precisión y reduciendo drásticamente las necesidades de hardware y las intervenciones manuales. Proporciona capacidades de OCR as a service y on the edge, lo que permite rastrear efectivamente activos de carga en cualquier lugar con cualquier cámara CCTV ordinaria y, por tanto, tener virtualmente una capacidad de rastreo OCR omnipresente.
Objetivos fundamentales del proyecto Disrupción OCR Portuario
Para los diferentes casos de lectura e identificación en condiciones ilimitadas, el objetivo del proyecto es conseguir:
• Detectar e identificar dentro de una misma imagen:
◦ Placas de vehículos y remolques, incluso las que utilizan caracteres no latinos (chino, árabe, ruso).
◦ Códigos BIC de contenedores de envío según la norma internacional ISO 6346.
◦ Pictogramas de mercancías peligrosas del tratado ADR.
◦ Numeración estándar de locomotoras y vagones UIC.
• Funcionar con imágenes fijas, archivos de video o transmisiones de video en tiempo real.
• Identificar vehículos y trenes en movimiento sin detenerse ni reducir la velocidad.
En definitiva, siguiendo una tecnología patentada basada en inteligencia artificial, AllRead emplea redes neuronales profundas capaces de detectar y reconocer activos intermodales de manera eficiente y con la mayor precisión. A diferencia de los OCR clásicos, la imagen se procesa en su totalidad sin necesidad de reconocer caracteres individualmente. Además, permite un reconocimiento automático en tiempo real 24 horas los 365 días del año en entornos complejos, variables y no controlados y con una baja inversión en infraestructura.
Este software OCR diseñado específicamente para puertos y terminales ya ha sido implementado en las autoridades portuarias de Algeciras, Barcelona, Bilbao y Leixoes, así como en diferentes terminales tanto de España como del exterior.
