caso de éxito:
PUERTO DE ALGECIRAS

Monitorización del Tráfico de Vehículos
y Mercancías en Tiempo Real

«Sin duda estamos ante una solución que revolucionará el sector. Así lo hemos creído desde que conocimos la propuesta y estamos más convencidos de ello tras cada una de las colaboraciones en las que tenemos la oportunidad de probar esta tecnología».

Jesús Medina Blanco, Jefe del Área de Desarrollo Tecnológico

Autoridad Portuaria Bahía de Algeciras

• Empresa: Puerto de Algeciras.

• Ubicación: Algeciras, España.

• Industria: Marítima, porturia.

• Caso de uso: Monitorización de contenedores y matrículas .


Sobre la Autoridad Portuaria de la Bahía de Algeciras

La Autoridad Portuaria de la Bahía de Algeciras (APBA) gestiona los puertos de Bahía de Algeciras y Tarifa. Es el principal puerto de España en volumen de tráfico —según datos del año 2021—, y el cuarto de Europa. Solo en 2021, recibió hasta 251.646 contenedores al año, el equivalente a 404.226 TEUS.

Asimismo, tiene un alto grado de adopción de tecnologías vanguardistas,
siendo también impulsora de soluciones innovadoras para el sector
portuario
a través de su programa “Algeciras BrainPort 2020”, creado con
el objetivo de generar conocimiento y nuevas tecnologías para optimizar y
mejorar la competitividad del Puerto Bahía de Algeciras.

El problema: limitaciones en la identificación
de vehículos y mercancías

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 identificación de vehículos y mercancías. Por ello, requerían de una solución flexible para:

  • Optimizar la red de control.
  • Tener mayor visibilidad de la trazabilidad de la mercancía por vía terrestre.
  • Monitorizar automáticamente el tráfico de vehículos.

El reto, propuesto en el marco de su programa de innovación abierta, consistió en identificar los contenedores marítimos de carga y las matrículas de vehículos ligeros, cabezas tractoras, remolques y plataformas (UTIs) a su paso por las instalaciones portuarias.

Uno de los desafíos fue detectar los códigos identificativos de los contenedores y de las matrículas de camiones y remolques de origen español y marroquí, utilizando el sistema de cámaras preinstaladas y adaptando el software a la red preexistente de cámaras de seguridad infrarrojas del acceso, colocadas a varias distancias y con diferentes ángulos de visión.

Todo ello fue necesario en tiempo real y con la máxima certeza y eficiencia operativa, sin detener ni ralentizar la circulación en el recinto portuario ni instalar infraestructuras adicionales.

La solución: lectura automática con OCR de inteligencia artificial
desde las cámaras existentes

Para ello, desde AllRead pusimos a disposición del Puerto nuestro software de lectura inteligente intermodal, basado en Inteligencia Artificial (Deep Learning y Computer Vision), capaz de detectar, leer y digitalizar simultáneamente varios códigos desde cualquier cámara fija o móvil.

Este 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.

El resultado: captación de datos en tiempo real con alta
precisión en contextos desafiantes

Durante el transcurso del proyecto y al finalizar, garantizamos una implementación ligera, sin afectar las operaciones de la empresa, procesando toda la información en tiempo real. 

El éxito de los resultados fue gracias a una serie de factores clave del software de AllRead:

  • Es independiente y agnóstico del hardware, lo que proporcionó una instalación y puesta en marcha sencilla y ágil, ofreciendo gran flexibilidad y adaptación a los sistemas del puerto.
  • Las lecturas fueron más precisas en todo contexto, incluso en códigos expuestos al polvo, al movimiento, a la rotación y a la oclusión parcial, alcanzando niveles de precisión superiores a los referentes del sector.
  • Permite mejorar la visibilidad y trazabilidad de los activos y reducir los tiempos de espera, al procesar los datos en tiempo real.

Al finalizar el proyecto, se demostró que la solución aumenta la precisión en la identificación de vehículos, reduciendo el número de lecturas falsas y sin necesidad de desplegar una nueva infraestructura de puertas dedicadas. Como consecuencia, se consiguió una mayor flexibilidad y cobertura del sistema de control de vehículos dentro de las instalaciones portuarias. 

«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 ».

Oficina de Innovación APBA