El software basado en Deep Learning es la opción perfecta para- mantener altos rendimientos con el uso de cámaras estándar de rango visible, si las condiciones ambientales no son suficientes para ejecutar el análisis de tráfico adecuadamente sin el uso de tecnolo- gías complementarias. Otra solución con impacto positivo para la gestión del tráfico y la movilidad vial en las ciudades son los sistemas de reconocimiento automático de matrículas. Estos sistemas proporcionan una detec- ción y un reconocimiento de matrículas, tanto de vehículos como de ciclomotores, con una tolerancia a la perspectiva altísima. Debido al uso de redes neuronales y visión artificial, los sistemas de lectura de Neural Labs son una potentísima herramienta de reconocimiento óptico de caracteres, con una fiabilidad de lectura de hasta un 98%, incluso a muy altas velocidades en modo 'Free Flow'. Los sistemas OCR basados en redes neuronales artificiales per- miten implementar analíticas de tráfico, con una elevada tasa de fiabilidad, como: • Lectura de matrículas: tolerante a perspectiva, alta y baja veloci- dad. Incluso embarcada en vehículos policiales. • Cálculo de Velocidad (3D). • Paneles indicadores de velocidad, foto stop, giro indebido y estu- dios estadísticos de velocidad. • Detección de maniobras prohibidas • Clasificación de Vehículos (3D): Marca y color. A parte de la seguridad vial, existen también soluciones dirigidas a la seguridad de los ciudadanos como son los sistemas de reco- nocimiento facial. Esta tecnología es aplicable para soluciones de videovigilancia, mediante el reconocimiento facial en tiempo real sobre varias cámaras IP de manera simultánea. Ello permite el aná- lisis de multitudes en movimiento en áreas urbanas, aeropuertos, estaciones de tren, centros comerciales y estadios deportivos, entre otros. También se utiliza para el análisis forense, debido a la capa- cidad de búsqueda intensiva de sujetos en grabaciones de vídeo, para la localización de sospechosos o clasificación automática. Por último, otra aplicación es la selección dinámica de publicidad o seg- mentación de clientes, basada en el análisis de características como edad, sexo, expresión facial o presencia de gafas. Por último, destacar el rol que está adquiriendo el Internet de las Cosas, muy vinculado al sector de la seguridad y, paralelamente, altamente utilizado para la utilización eficiente de los recursos de 29 SEGURIDAD EN LAS SMART CITIES La seguridad, entendida en su concepto más amplio, es clave para el desarrollo de las Smart Cities, ya que tiene afectaciones desde la seguridad vial hasta la seguridad del propio ciudadano. una ciudad. El uso de diferentes tipos de sensores y dispositivos innovadores junto con la integración de estos con tecnologías de comunicaciones de largo alcance hace posible controlar y obtener información de las instalaciones, la red de luminarias o la ruta de recogida de residuos según el estado de los contenedores. Las ciudades son conscientes de la necesidad de buscar soluciones que les ayuden a gestionar los recursos disponibles, que minimicen el impacto negativo en el entorno y que garanticen la seguridad de sus propios ciudadanos. El sector de la seguridad, en constante evo- lución y no ajeno a esa necesidad, ofrece Smart Solutions dirigidas para Smart Cities.•