Case Study: AUDENASA

Objetivo:

El cliente necesitaba clasificar los vehículos que circulaban por sus vías de peaje para poder aplicar diferentes tarifas. En total, la IA debía diferenciar hasta 7 tipos de vehículo dependiendo del número de ejes, ruedas, remolques, etc.

Reto:

Las diferentes velocidades de circulación, la escasa visibilidad de las ruedas interiores, y las diversas condiciones climáticas y de iluminación representaban un reto a la hora de trabajar con imágenes.

Solución:

Se instalaron 4 cámaras diferentes (dos inferiores y dos superiores) para enseñar a la IA que debía centrarse tanto en los ejes como en la carrocería del vehículo. Dada la gran cantidad de datos requeridos para poder cubrir todas las casuísticas, la tecnología de active learning empleada fue fundamental para incidir en los casos más complejos y menos frecuentes.

“No cabe duda, la Inteligencia Artificial está incidiendo en nuestro día a día y especialmente en las empresas. En la búsqueda de alternativas a los métodos tradicionales, la IA proporciona nuevos enfoques y oportunidades, que como mínimo hay que explorar. Neuraptic nos ha ayudado a aplicarla en nuestro proceso de negocio. El resultado plantea alternativas técnicas y económicas muy interesantes.”

Ángel Ayala

Jefe de Informática y Control, Audenasa