03 - 12 - 2021

    Tecnología de visión artificial para el acceso de vehículos en el Puerto de Bilbao

    Tecnología de visión artificial para el acceso de vehículos en Puerto de Bilbao

    Telefónica ha dado a conocer en el Mobile World Congress un proyecto que está desarrollando junto con el Puerto de Bilbao (España) y Allread para integrar una tecnología de visión artificial basada en el ‘deep learning‘ en el control de accesos portuarios.

    Este avance permite reconocer en tiempo real las matrículas, así como distinguir vehículos, contenedores y mercancías, automatizando el proceso de control a la entrada del recinto portuario.

    En este punto, Allread se ha encargado de desarrollar un software capaz de extraer en tiempo real, y a partir del vídeo de una sola cámara de la red existente la tipología de vehículo, el número del contenedor, la matrícula del vehículo y del semirremolque, además de observar la presencia o no de la señalización de mercancías peligrosas.

    Cabe destacar que, el algoritmo, instalado en los sistemas de ‘edge computing’ de Telefónica, es capaz de leer las placas aunque estén deterioradas o bajo condiciones meteorológicas adversas, optimizando así el uso de las cámaras ya instaladas y disminuyendo los tiempos de espera de los vehículos para acceder al puerto.

    A través de este avance tecnológico, el recinto portuario avanza en el proceso de automatización de sus instalaciones, agilizando los tiempos, mejorando la trazabilidad y seguridad de las mercancías peligrosas, además de avanzar hacia la descarbonización sin tener que aumentar las infraestructuras y reduciendo costes.

    A parte de este proyecto, el Puerto de Bilbao ha otorgado recientemente a la compañía Rover Maritime y Construcciones Murias las obras de prolongación del muelle AZ-1, tras recibir un total de cuatro propuestas. Concretamente, la firma realizará los trabajos por un importe de 27.378.752,98 euros, para un expediente que tiene con una duración estimada de un año y medio, además de un presupuesto base de licitación de 34.871.881,15 euros.

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