As cidades estão sob pressão: mais veículos, menos espaço disponível e expectativas crescentes de viagens mais seguras, limpas e rápidas. As contagens manuais tradicionais e os inquéritos ocasionais não conseguem acompanhar as condições em tempo real. O que as equipas municipais precisam é de inteligência de mobilidade permanente, acionável no presente e defensável no planeamento a longo prazo. O ANPR (Reconhecimento Automático de Matrículas) baseado em IA oferece exatamente isso, transformando câmaras rodoviárias em sensores contínuos de veículos que alimentam tanto as operações como a estratégia a partir da mesma fonte de dados. Neste artigo, vamos explorar como funcionam os sistemas ANPR baseados em IA e em que situações podem fazer a diferença para melhorar as cidades.

Como funcionam os sistemas ANPR baseados em IA?

O ANPR baseado em IA utiliza modelos de aprendizagem profunda para detetar a matrícula de um veículo, ler de forma fiável os caracteres e associar a cada observação o momento, a localização e o contexto da faixa de rodagem. Os sistemas modernos complementam a leitura das matrículas com pistas auxiliares (classe do veículo, marca e cor) e operam em “edge” para alertas de baixa latência, ao mesmo tempo que agregam dados centralmente para análise e planeamento. Esta combinação permite automatização instantânea (por exemplo, controlo de acessos, alertas) e telemetria de alta qualidade para gestão de desempenho.

Análise de tráfego e planeamento da mobilidade: onde o ANPR faz a diferença

A análise de tráfego e o planeamento da mobilidade só têm sucesso quando os dados de base são contínuos, detalhados e fiáveis. O ANPR baseado em IA fornece exatamente isso, transformando cada leitura de matrícula num sinal temporal e georreferenciado do movimento real dos veículos. Agregados sob controlos de privacidade, estes sinais revelam como os corredores viários funcionam de facto, como a procura varia ao longo do dia e onde as intervenções terão maior impacto. O resultado é um único fluxo de dados que suporta tanto as operações diárias como o planeamento estratégico, sem necessidade de inquéritos manuais dispendiosos.

• Tempos de viagem e desempenho de corredores: obter continuamente tempos de percurso a nível de troços e de ponta a ponta, acompanhando indicadores de desempenho e variabilidade.
• Entradas para controlo de tráfego adaptativo: fornecer volumes em tempo real e rácios de viragem, reduzindo congestionamentos e atrasos em cruzamentos críticos.
• Avaliação de políticas e programas: quantificar impactos antes/depois de medidas como prioridade a autocarros, zonas de baixas emissões, ruas escolares e tarifação do estacionamento, com evidência de alta frequência.
• Otimização do estacionamento: permitir operações sem bilhete (entrada/saída por matrícula), identificar excessos de tempo e apoiar tarifação dinâmica para melhorar a rotatividade e a experiência do utilizador.

Destaque MakeWise: PLATE.VISION

O sistema PLATE.VISION é um software de identificação de veículos em tempo real (Matrícula, Número de Identificação do Veículo, Marca e cor, entre outros).

• Aplicação em cenários críticos: postos de abastecimento, portagens, parques de estacionamento, etc.
• Múltiplos tipos de identificação: matrícula, Número de Identificação do Veículo, marca e cor, entre outros.
• Melhor desempenho: processamento e operação em tempo real.
• Multi-plataforma: servidor e desktop, ambientes cloud e mobile.

O ANPR baseado em IA dá às cidades dois superpoderes: dados de mobilidade fiáveis e automatização instantânea. Desde o controlo semafórico adaptativo à gestão equitativa do espaço público e à avaliação de programas baseada em evidência, o ANPR transforma câmaras em verdadeira infraestrutura de mobilidade. O PLATE.VISION ajuda as autoridades a implementar esta capacidade em grande escala, reduzindo a congestão, aumentando a segurança e proporcionando viagens mais fluidas para todos.