Una revisión de los sistemas de reconocimiento de matrículas de vehículos basados en aprendizaje profundo para aplicaciones en tiempo real Autores: Risha K. P - Karunya Institute of Technology and Sciences (IN) Jude Hemanth D - Karunya Institute of Technology and Sciences (IN) Resumen La innovación forma parte integral de la existencia humana, y en las últimas décadas se ha producido una proliferación de investigaciones sobre modernización orientadas a mejorar la vida cotidiana. Uno de los avances más destacados es la evolución de la inteligencia artificial, y actualmente nos encontramos en la era de la inteligencia de las máquinas. Estos avances son esenciales para la sociedad, ya que el acceso a estas tecnologías no está restringido a ningún grupo específico. Una aplicación ampliamente extendida de la tecnología inteligente es la supervisión del tráfico. Entre sus aplicaciones más importantes se encuentran los sistemas de reconocimiento automático de matrículas (ANPR), para los que se están desarrollando diversas tecnologías con el objetivo de mejorar su rendimiento. La investigación sobre tecnologías innovadoras, su perfeccionamiento y la mejora de los métodos existentes comenzó hace varios años y continúa siendo esencial. Los sistemas ANPR basados en vídeo en tiempo real son complejos y desempeñan un papel fundamental en las aplicaciones modernas de transporte inteligente. Este estudio presenta una revisión sistemática de los sistemas de reconocimiento automático de matrículas basados en vídeo en tiempo real, siguiendo su evolución desde el procesamiento tradicional de imágenes hasta el aprendizaje profundo, los métodos de extremo a extremo y los enfoques basados en Transformers. Se comparan las técnicas de detección y reconocimiento y se identifican las limitaciones de los sistemas ANPR actuales. La revisión concluye proponiendo líneas de desarrollo para crear sistemas ANPR más robustos y eficientes destinados al análisis del tráfico en tiempo real dentro de los sistemas inteligentes de transporte.