IA chilena para afinar la lectura de patentes en la fiscalización vial
CENIA se adjudicó un proyecto FONDEF para sumar una capa de IA que robustezca la lectura de patentes en el marco de la Ley CATI.
La implementación de la Ley N°21.549, que crea el Centro Automatizado de Tratamiento de Infracciones (CATI), trae consigo una exigencia técnica: la evidencia de las cámaras de fiscalización debe ser confiable y trazable. Para responder a eso, el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) se adjudicó un proyecto FONDEF IDeA I+D 2026 junto a la empresa chilena Techvial. El proyecto, llamado “Plataforma Inteligente de Fiscalización Vial: Módulos de IA para Robustecer la Lectura y Búsqueda de Patentes Vehiculares”, es una capa de software basada en inteligencia artificial que apunta a mejorar la precisión de las cámaras de fiscalización, sugerir completaciones cuando la lectura de una placa es parcial y habilitar búsquedas avanzadas en grandes bases de video. En el concurso de ANID hubo 871 postulaciones y 102 seleccionadas a nivel nacional, cerca del 12%.
Un problema que cuesta vidas
Cerca del 30% de las víctimas fatales en siniestros viales en Chile está asociado a velocidad imprudente o pérdida de control. Hasta hace poco, la fiscalización se hacía de forma casi manual y con cobertura muy limitada. La Ley CATI cambió ese escenario al habilitar la detección, notificación y tramitación electrónica de infracciones mediante dispositivos señalizados en los puntos de mayor riesgo.
Pero persisten dos cuellos de botella. Por un lado, los sistemas de reconocimiento automático de patentes (ALPR, por su sigla en inglés) pueden fallar de noche, con lluvia, reflejos, ángulos oblicuos o placas sucias y deterioradas, lo que debilita la validez probatoria de una infracción. Por otro, las plataformas actuales suelen buscar solo por coincidencia exacta de patente, mientras que las autoridades trabajan con información parcial: algunos caracteres, el color, la marca, una ventana de tiempo y lugar.
Francesca Lucchini, directora del proyecto y líder tecnológica de CENIA, lo resume así. “El dato base de todo el sistema es simple: que la patente esté bien leída. Si ese dato falla, falla la notificación, falla la evidencia y falla la confianza de la ciudadanía en el sistema”, afirma Lucchini.
Tres módulos sobre las cámaras actuales
La propuesta no reemplaza el hardware ya instalado. Trabaja con los mismos insumos que las cámaras generan (foto infrarroja de la placa, imagen a color y video de contexto) y agrega una capa de software agnóstica de cámara, que se integrará en la plataforma web de movilidad de Techvial. El desarrollo tiene tres módulos.
El primero es una verificación avanzada o “double-check”: combina distintos algoritmos de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y concilia sus resultados, bajo la idea de que sus errores no están correlacionados. Incluye un flujo de etiquetado continuo con aprendizaje activo, para que los casos difíciles se prioricen y el sistema se adapte a las condiciones visuales chilenas. El segundo módulo, ante una placa leída parcialmente, propone completaciones plausibles usando los caracteres disponibles y atributos visuales del vehículo, ordenadas por probabilidad. El tercero habilita búsquedas avanzadas en grandes bases de video mediante texto libre, atributos vehiculares, imágenes de referencia y filtros espacio-temporales.
Del laboratorio a las calles, con Techvial
El proyecto parte de prototipos funcionales en laboratorio (TRL 4-5, donde TRL es el Nivel de Madurez Tecnológica) y busca llegar a TRL 7, es decir, validado en un entorno operacional real. El plan considera una primera etapa de validación en laboratorio con conjuntos de datos nacionales y una segunda de integración en la plataforma de Techvial y pilotos en terreno con al menos siete cámaras certificadas. Así se evaluará el desempeño de día y de noche, bajo condiciones meteorológicas adversas, con métricas verificables como la tasa de error por carácter (CER) y métricas TopK. Además, habrá un flujo de datos con anonimización y control de calidad, alineado con la normativa de privacidad.
Techvial es una empresa chilena fundada en 2014, especializada en seguridad vial y en sistemas de gestión de fiscalización con cámaras inteligentes, con experiencia en pilotos junto al Ministerio de Transportes y Telecomunicaciones. En esta iniciativa, Techvial aporta la plataforma base, el entorno de integración y el acceso a escenarios operacionales reales; CENIA lidera el desarrollo de los modelos de IA, el diseño experimental y la validación científica. El proyecto se ejecutará durante 24 meses.
Con información de CENIA
