Clasificacion vehicular por IA. Tipo, marca, modelo, color, en tiempo real.
Cada vehiculo que entra a un sitio WOW Machines se clasifica al instante: carro, moto, patineta electrica,
bicicleta, camioneta o camion; marca y modelo aproximado; color; y atributos relevantes para tarifa
y seguridad. Habilita cobro diferenciado, reportes de mix de flota, y enriquece la deteccion de
fraude. Modelo de vision: AI compacto on-device en cada equipo.
Inferencia 100% local sin dependencia de APIs externas.
Carro, moto, patineta electrica, bicicleta, camioneta, camion, taxi, ambulancia, vehiculo
oficial. Cada categoria puede tener su tarifa, su zona asignada y sus reglas de acceso.
Marca y modelo aproximado
Marca con alta confianza, modelo aproximado (familia, ej: SUV mediano, sedan compacto, pickup).
Util para reportes de mix de flota, segmentacion de clientes y validacion contra registros de
convenios corporativos.
Color
Detectado en frame de entrada para correlacion futura. Distingue colores principales (blanco,
negro, gris, plata, rojo, azul, verde, amarillo). Util para reconstruir eventos cuando la placa
no es legible.
Atributos operativos
Numero de ocupantes aproximado, presencia de carga visible, vehiculo escolar, vehiculo
adaptado, motocicleta con casco o sin casco. Habilita reglas operativas mas finas (ej:
obligatoriedad de casco para acceso de motos).
Multiples angulos
Captura no solo desde el frente: tambien por debajo del vehiculo
El Agente AI interno de cada equipo combina dos fuentes de vision en cada paso vehicular:
Camara frontal en la consola. Captura placa, parte delantera del vehiculo,
clasificacion principal (tipo, marca, color, atributos). Es la fuente primaria.
Camara de piso (under-vehicle). Captura una imagen integral por debajo del
vehiculo en el momento del paso. Complementa la deteccion: confirma presencia real de
vehiculo (no un objeto plano simulando uno), detecta modificaciones atipicas, y aporta
evidencia adicional para reclamos o casos de seguridad.
Las dos imagenes se correlacionan en el mismo evento. Para clientes con requerimientos de
seguridad (centros comerciales premium, edificios corporativos con politicas estrictas, sitios
gubernamentales), la camara de piso es una capa adicional de evidencia. Para sitios estandar,
es una proteccion contra fraude de placa flotante o vehiculo simulado.
Caso de seguridad
Deteccion de personas u objetos extranos bajo el vehiculo
La camara de piso no solo confirma que paso un vehiculo: ademas, los Agentes AI internos analizan
cada frame con vision LLM para detectar si algo o alguien esta donde no deberia.
Esto cruza la frontera del parking estandar hacia el caso de uso de seguridad:
Frame real capturado en una consola de entrada WOW Machines (sitio Mercurio, CIN01). La camara de
piso registra el chasis completo de cada vehiculo en el momento del paso. Sobre cada uno de
estos frames el Agente AI ejecuta el analisis de seguridad descrito abajo.
Que detecta el agente en esta capa:
Personas escondidas bajo el vehiculo -- intento de ingreso clandestino al
sitio. Alerta inmediata al supervisor con foto + placa del vehiculo de cobertura.
Objetos no estructurales -- paquetes, bolsas, dispositivos atados al chasis
que no son partes mecanicas del auto. Util en sitios con requerimientos de seguridad alta
(edificios corporativos, gubernamentales, almacenes).
Modificaciones atipicas -- componentes que no calzan con la marca/modelo
clasificado por la camara frontal. Puede indicar vehiculo robado o adulterado.
Liquidos o derrames -- detecta charcos de combustible o aceite bajo el
vehiculo que pueden generar incidentes en el sitio.
Por que es viable hoy: antes de los LLM de vision, este analisis requeria modelos
entrenados especificamente para cada caso (uno para personas, otro para objetos sospechosos, otro
para liquidos). Con el modelo AI on-device los Agentes AI internos pueden hacer una consulta contextual
del tipo "hay algo en esta imagen que NO sea parte mecanica del chasis de un
vehiculo?" y obtener una respuesta utilizable en menos de un segundo. Eso convierte una
capacidad antes reservada a sitios de alta seguridad en algo aplicable a cualquier estacionamiento.
Arquitectura del modelo
AI compacto on-device: lo mejor de dos mundos
La inferencia de vision en cada equipo de campo corre sobre un modelo AI compacto
que puede ejecutarse on-device (consolas, PPAs). El modelo fue especializado sobre datos
reales de estacionamientos LATAM para tareas de clasificacion vehicular fine-grained,
reproduciendo precision de modelos grandes en una fraccion del costo computacional. La consecuencia
practica:
Inferencia 100% local. Cero llamadas a APIs externas en runtime. Sin
latencia de red, sin costo por inferencia, sin dependencia de uptime de un tercero.
Datos no salen del sitio. Las imagenes de los vehiculos se procesan
en el equipo y no se transmiten a la nube salvo eventos flag (fraude, anomalia, escalacion).
Importante para cumplimiento LFPDPPP y para clientes con politicas estrictas de datos.
Latencia subsegundo por frame en hardware estandar de campo, cumpliendo
el SLA operativo para no demorar al usuario en la consola.
Precision comparable a modelos cloud grandes en clasificacion fine-grained
(marca, modelo) gracias al entrenamiento especializado del modelo.
Costo de operacion controlado: el costo de inferencia es cero (corre en
hardware ya desplegado), solo el costo de re-entrenamiento periodico del modelo.
Robustez con condiciones reales: luz baja, lluvia, vehiculos parcialmente
ocluidos. El Agente AI interno filtra y reintenta cuando la confianza es baja.
La eleccion no es definitiva. Cuando hay un modelo mejor (en precision, latencia o costo),
Ultrapark lo evalua en canary, mide contra Flash 2.5 en condiciones reales de sitios WOW Machines / WOW Machines, y
migra si los resultados lo justifican. La capa de aplicacion (decisiones operativas) es estable y
no cambia cuando se rota el modelo de vision.
Usos en operacion
Para que sirve la clasificacion vehicular en un estacionamiento real
Tarifa diferenciada por tipo. Una moto paga menos que un carro. Una patineta
electrica puede tener acceso gratuito o tarifa propia. La clasificacion automatica evita errores
de operador y reclamos de usuario.
Reportes de mix de flota. Que % de su estacionamiento es moto, que % es carro
familiar, que % es taxi de plataforma. Util para planeacion de espacios, tarifas y politicas.
Validacion de convenios corporativos. Si el convenio aplica solo a vehiculos
privados de la empresa, la clasificacion confirma que el vehiculo presentando el QR es del tipo
autorizado.
Enriquecimiento de evidencia de fraude. Cuando se detecta un fraude (tailgating,
doble entrada), la descripcion del vehiculo (marca, color, modelo) queda en el log de evidencia
junto con la placa. Util cuando la placa esta sucia o alterada.
Reglas de seguridad. Bloquear ingreso a motos sin casco, alertar sobre vehiculos
sospechosos, registrar vehiculos de emergencia con permiso de paso prioritario.
Datos para el operador. Reportes y dashboards que muestran horarios pico por
tipo de vehiculo, duracion promedio de estadia por tipo, ingreso por categoria. Decisiones
comerciales basadas en datos reales, no en intuicion.
Privacidad
Que NO almacenamos y por que
La clasificacion vehicular es del vehiculo, no del usuario. Ultrapark esta disenado para cumplir
con la la Ley Federal de Proteccion de Datos Personales (LFPDPPP) y su Reglamento de proteccion de datos personales en Mexico:
No almacenamos rostros de conductores ni de pasajeros en este modulo.
No identificamos personas a partir del vehiculo, salvo cuando el cliente opta por el modulo
opcional Face Parking con consentimiento explicito del usuario.
Los frames capturados se usan para inferencia y, salvo eventos de fraude, no se conservan
mas alla de la retencion configurada para auditoria.
El cliente es responsable del tratamiento, WOW Machines es encargado segun el contrato.
Preguntas frecuentes
Vision vehicular por IA: lo que importa
Si la clasificacion se equivoca, como me protege el sistema de errores?
Cada decision tiene un nivel de confianza. Cuando esta debajo del umbral, el Agente AI interno muestra al
operador (o al usuario en la consola) la categoria detectada para que confirme. Decisiones de
alto valor (cobro alto, restriccion de acceso, alerta de seguridad) siempre escalan a humano si
la confianza no es alta.
Que pasa si llueve, si es de noche, o si el vehiculo esta sucio?
El modelo AI on-device funciona razonablemente bien con condiciones de iluminacion variables y
oclusiones parciales. El Agente AI interno monitorea la calidad de cada inferencia y, cuando detecta
condiciones adversas persistentes, alerta al operador para revisar la camara o ajustar la
iluminacion. La clasificacion no detiene la operacion: si no se puede clasificar, el agente
usa la tarifa por defecto y registra la situacion.
Se puede usar la clasificacion sin reconocimiento facial?
Si. Son modulos independientes. La clasificacion vehicular se aplica al vehiculo (tipo, marca,
color, etc.) y no requiere identificar personas. El reconocimiento facial (Face Parking) es un
modulo opcional separado, que se activa solo con consentimiento explicito y para casos de uso
especificos (membresias, suscripciones).
Que volumen de imagenes maneja Ultrapark sin saturarse?
Diseno para sitios de hasta varios miles de eventos vehiculares por dia sin acumulacion. Cada
equipo ejecuta inferencia local y solo sube a la nube la metadata y los frames de eventos
flag (fraude, anomalia, escalacion). El volumen de transferencia se mantiene bajo incluso en
sitios de alto trafico.
Como se entera el operador de un cambio en la calidad de la clasificacion?
El dashboard muestra metricas de calidad de inferencia por equipo y por dia: % de frames con
confianza alta, distribucion de categorias detectadas, eventos escalados a humano. Caidas
sostenidas generan alerta al equipo WOW Machines para revisar el sitio (camara, iluminacion, configuracion).
Puedo usar la clasificacion para reportes a empresas que tienen convenio conmigo?
Si. Los reportes operativos se pueden segmentar por convenio corporativo, tipo de vehiculo, hora,
dia, y exportar como PDF o Excel. Util para mostrar al cliente corporativo el uso real del
convenio.
Esta cobrando una moto como si fuera un carro? Una patineta electrica como bicicleta?
Demo de 30 minutos. Le mostramos la clasificacion en vivo de un sitio comparable, el dashboard de
mix de flota, y como podria aplicar tarifas diferenciadas en su sitio. Sin compromiso.
