Utilizado em sistemas de fiscalização de veículos, controle de acessos, estacionamentos e concessionárias de rodovias, o Reconhecimento Automático de Placas de Veículos (LPR) é uma tecnologia amplamente usada para identificação de automóveis. No entanto, existem situações em que o ALPR pode falhar ou não ser a opção mais adequada.
O LPR, que faz a leitura e processamento das imagens, requer uma placa de veículo visível e legível para que o reconhecimento seja bem-sucedido. Porém, se a placa estiver suja, dobrada ou obstruída por detritos da estrada, como sacos de papel ou plástico, a identificação poderá falhar. Por esses e outros motivos, as taxas de reconhecimento dos sistemas atuais são de cerca de 98%. Em um segundo ponto, os sistemas ALPR são facilmente enganados, por meio da pintura de alguns caracteres. Por fim, a leitura de uma determinada placa não garante que o veículo e o motorista sejam identificados, pois a placa pode inclusive ser adulterada ou clonada.
Todas essas alterações podem ser causadas intencionalmente por criminosos e violadores das leis de trânsito. No caso do Brasil, é comum ver motos, caminhões e veículos atravessando faixas de pedágio automáticas com suas placas obstruídas, para evitar o pagamento da tarifa de pedágio e, ao mesmo tempo, impedir uma multa de trânsito. Assim, temos percebido que mesmo com o investimento crescente em câmeras LPR, os infratores encontram novas formas de burlar a identificação.
Para casos como estes, existe um método chamado Recuperação de Imagem com Base em Conteúdo (Content Based Image Retrieval), que pode ser um grande aliado ao atuar como solução complementar ao LPR, principalmente no contexto de fiscalização de veículos e segurança pública.
Ainda que nenhuma das imagens reconheça a placa do veículo, há sistemas que possibilitam a combinação de imagens com base em recursos visuais, tudo em tempo real. Com isso, é possível alertar um policial, por exemplo, quando um veículo conhecido por ter cometido uma infração de trânsito for encontrado nas proximidades.
Recuperando informações
Os métodos de recuperação de imagem em geral, funcionam da seguinte maneira: quando uma imagem de um veículo é capturada, um algoritmo codifica seus recursos visuais em uma representação compacta, geralmente chamada de assinatura. Esse processo de codificação foi projetado para garantir que veículos parecidos tenham assinaturas semelhantes e que veículos distintos tenham assinaturas diferentes. Tais assinaturas podem ser comparadas com muita eficiência, o que permite uma rápida pesquisa em uma assinatura específica entre milhões de imagens, mesmo com um computador comum. Esses recursos podem ser usados para encontrar tal veículo em outras imagens, mesmo quando tiradas de câmeras diferentes.
Sempre que um veículo não reconhecido precisar ser identificado, a sua assinatura é procurada por outras semelhantes. Essas assinaturas são classificadas de acordo com a similaridade e é muito provável que elas sejam do mesmo veículo, ou pelo menos de outros semelhantes. Nesse ponto, um operador pode triar os primeiros resultados para correspondências verdadeiras. Um sistema desse tipo pode ser automatizado dependendo do nível de precisão exigido. Para aplicação em fiscalização de veículos e segurança pública, é necessário haver uma pessoa no processo para remover correspondências que são falsas positivas.
Vale dizer que a recuperação de imagem não torna os sistemas LPR obsoletos. Pelo contrário, eles se complementam. Os dados do LPR são essenciais para reduzir o espaço de pesquisa, ao filtrar os veículos que já foram reconhecidos em outros lugares e que, devido às restrições de tempo e espaço, não podem ser pesquisados. Então, quanto menor o espaço de busca, maior a probabilidade de correspondências verdadeiras serem classificadas com maior similaridade. Por outro lado, devido ao grande número de veículos praticamente similares, a taxa de reconhecimento do LPR será maior do que a de qualquer sistema de recuperação de imagens.
Sendo assim, o LPR continuará sendo uma tecnologia essencial para a fiscalização de trânsito, segurança pública e privada, mas quando se trata de questões mais difíceis e complexas, como encontrar um veículo que não possui placa visível e legível, será necessário contar com o apoio dos métodos complementares.
Softwares nacionais como o COMPARE, quando utilizado em conjunto com sistemas inteligentes como o ITSCAMPRO, ambas soluções desenvolvidas pela Pumatronix, conseguem entregar maior acuracidade dos dados para tornar a gestão e monitoramento do tráfego veicular em vias urbanas e rodoviárias.
*Ricardo Carnieri é gerente de Engenharia na Pumatronix, empresa fabricante de soluções para o monitoramento do trânsito, formado em Engenharia Eletrônica pela UTFPR.
