Sistemas de peajes dinámicos adaptados a servicios TAC mediante IA y Deep Learning
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IDEA 38 Hace 8 meses
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La implantación de los sistemas de telepeaje o de cobro electrónico de peajes, permite cobrar los servicios de uso de la infraestructura sin que los vehículos requieran detenerse en una caseta para el pago físico. Para ello, se requiere disponer de dispositivos electrónicos dentro de los vehículos que son leídos por infraestructura de telecomunicaciones instaladas en las vías y la realización de operaciones de prepago que están soportadas en back office que permiten o deniegan el paso por los accesos controlados a las vías. 

Esta tecnología ya está implantada en varios países de la Región y su evolución está permitiendo incluso aplicar tarifas diferenciadas, según las tipologías de vehículos, los horarios de uso de la infraestructura, los niveles de congestión, entre otros aspectos. 

Con la instalación de pórticos en las vías que dan lectura a los dispositivos electrónicos adquiridos por los conductores y empresas del sector TAC, se permite el paso de los camiones sin que tengan que reducir la velocidad, y una plataforma de back office operacional permite la registrar y evaluar los viajes en tiempo real e integrar algoritmos que permiten ajustar las tarifas en función del tráfico que circula.

La tecnología permite medir la intensidad de la circulación en tiempo real e identificar las tipologías de vehículos, e incluso, hasta la matrícula y otras variables que se requieran para el cálculo de tarifas de forma dinámica para el uso de la infraestructura. 

Con el uso de tecnología de cámaras e inteligencia artificial, se puede detectar en tiempo real y de forma no intrusiva con alto grado de fiabilidad, las distintas tipologías de vehículos que circulan por las vías, identificar las matrículas e incluso verificar, en caso de vincularse con información de otros sistemas, certificaciones de circulación de los vehículos, tipología de carga y pago de los derechos correspondientes. 

Este tipo de soluciones además son capaces de mejorar su rendimiento y “aprender” mediante deep learning a medida que se capturan los datos en tiempo real durante la operación

Rentabilidad
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05 FEB 24 · 01:43am
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