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Sistema de Reconocimiento de Matrículas LPR / 1 Core / 98% Fiabilidad / Procesamiento 20-150 ms / Hasta 250 km/h

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Sistema de Reconocimiento de Matrículas LPR / 1 Core / 98% Fiabilidad / Procesamiento 20-150 ms / Hasta 250 km/h

Modelo: DGFLPVP1001  ·  Código SAT: 43233500

Precio lista: $54,731.81 MXN

$43,780.86 MXN (IVA Incluido)

IVA: $6,038.74  ·  USD 1,718.22 @ TC $18.30

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Descripción

Sistema de reconocimiento automático de matrículas (LPR) diseñado para operaciones de alta exigencia en entornos de control de acceso, supervisión de tráfico, inventario de vehículos y vigilancia. Utiliza tecnología neural propia que alcanza un 98% de fiabilidad en condiciones variables, incluyendo placas deterioradas o con baja visibilidad. Su arquitectura de un núcleo de procesamiento permite tiempos de respuesta de 20 a 150 milisegundos por lectura, incluso con vehículos en movimiento de hasta 250 km/h. La plataforma garantiza compatibilidad nativa con cámaras IP de diversos fabricantes, facilitando su despliegue en infraestructuras existentes sin requerir equipamiento especializado adicional.

Características Principales

  • Tecnología neural propia con 98% de fiabilidad en reconocimiento
  • Procesamiento de 20-150 ms por lectura, incluso a 250 km/h
  • 98% de precisión en placas dañadas o deterioradas
  • Detección en tiempo real con latencia mínima
  • Integración inmediata con cámaras IP de múltiples fabricantes
  • Optimizado para control de acceso vehicular

Especificaciones Técnicas

Procesamiento
1 Core
Tiempo de Procesamiento
20 - 150 ms por lectura
Velocidad Máxima de Detección
Hasta 250 km/h
Fiabilidad de Reconocimiento
98%
Tecnología
Neural propia
Compatibilidad
Cámaras IP de múltiples fabricantes
Modo de Operación
Tiempo real con mínima latencia
Aplicaciones Principales
Control de acceso, supervisión de tráfico, inventario de vehículos, vigilancia

Rendimiento en Condiciones Adversas

El sistema mantiene un 98% de tasa de acierto incluso al procesar placas dañadas, con rayaduras, desgaste o condiciones de iluminación subóptimas. Esta capacidad se fundamenta en algoritmos de inferencia neural entrenados con datasets diversificados que simulan escenarios reales de deterioro y variabilidad ambiental.

Información adicional

Peso 0.01 kg
Dimensiones - x - x - cm (alto x largo x ancho)

Características

  • Tecnología neural propia con 98% de fiabilidad
  • Procesamiento ultrarrápido de 20-150 ms por lectura
  • Reconocimiento preciso en placas dañadas
  • Detección en tiempo real con mínima latencia
  • Integración con cámaras IP de múltiples fabricantes
  • Optimizado para control de acceso vehicular

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