Las cámaras de Flock interpretaron mal el 71% de las alertas en Roseville

Los lectores automáticos de matrículas de Flock Safety produjeron matrículas incorrectas en el 71% de las alertas relacionadas con vehículos robados o autos supuestamente usados en delitos graves en Roseville, California, según un análisis de Business Insider revisado por Gizmodo.

El análisis abarcó 1,427 alertas enviadas al Departamento de Policía de Roseville durante dos años, de 2023 a 2024. Las cámaras de Flock están pensadas para alertar a la policía cuando la matrícula de un vehículo que pasa parece estar vinculada a actividad criminal, incluidos informes de vehículos robados o investigaciones por delitos graves. En la mayoría de esos casos, sin embargo, la matrícula identificada por el sistema no coincidía con el vehículo.

Afirmaciones de precisión de Flock

Flock puso en duda la forma en que se caracterizó la cifra del 71%. Un portavoz dijo a Gizmodo que la cifra se aplica específicamente a las alertas que involucran matrículas asociadas con cargos por delitos graves, en lugar de a cada vehículo que escanean las cámaras de la compañía.

«Como parte de nuestros procesos internos de mejora, realizamos recientemente pruebas de precisión. En condiciones óptimas de despliegue, medimos una tasa de captura >99% en clima claro y lluvia, >96% de precisión OCR y >97% de precisión del estado de la matrícula.»

Esas cifras cubren todos los escaneos, incluidos vehículos que no activan una alerta. Las cámaras de Flock escanean continuamente los coches que pasan, por lo que las cifras generales de reconocimiento óptico de caracteres y de estado de la matrícula de la compañía no describen necesariamente con qué frecuencia una alerta por actividad criminal es correcta.

Flock también dijo que la mayor parte de los datos relacionados con lecturas erróneas procedían de 2025 o anteriores y afirmó que el rendimiento había mejorado. Según Business Insider, el portavoz indicó que Roseville cuestionó esa afirmación.

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Despliegue de cámaras en Roseville

Flock atribuyó los errores en parte a la forma en que Roseville instaló y utilizó el equipo. La compañía dijo que la configuración de la ciudad incluía hardware más antiguo y ubicaciones de instalación no estándar, colocando las cámaras más lejos de los vehículos y más altas de lo que Flock suele recomendar.

«Roseville tuvo un despliegue particularmente singular según sus propias preferencias, que incluye hardware más antiguo y ubicaciones de instalación no estándar que resultaron en que las cámaras quedaran colocadas más lejos de los vehículos y más altas de lo que normalmente recomendaríamos.»

Business Insider informó que Roseville pidió a Flock que escaneara solo la parte trasera de los vehículos para evitar capturar los rostros de las personas. Según se informa, el departamento planteó lecturas erróneas y otros problemas con Flock docenas de veces a lo largo de un periodo de cuatro años.

La policía de Roseville dijo que no habían detenido ni arrestado a nadie basándose en una lectura incorrecta de Flock. No obstante, la ciudad ha gastado aproximadamente $450,000 en el sistema, incluidas alertas que, según el análisis, eran erróneas.

Otras detenciones y arrestos erróneos

Roseville no es la única jurisdicción que ha reportado problemas. El Institute for Justice ha documentado al menos 27 casos en los que conductores fueron detenidos, retenidos o arrestados por error debido a una alerta de Flock.

Los incidentes reportados incluyen:

• La policía en Arkansas mantuvo a una familia a punta de pistola a principios de este año después de que una lectura de Flock sugiriera incorrectamente que su coche estaba robado.
• Un hombre en San Diego fue encarcelado casi un mes después de que las cámaras de Flock identificaran falsamente un vehículo como vinculado a un delito violento.

Flock dice que sus cámaras proporcionan a la policía datos de matrículas consultables que supuestamente se pueden consultar a través de fronteras jurisdiccionales. Pero los hallazgos de Roseville ponen de relieve la brecha entre registrar con precisión los vehículos que pasan y identificar correctamente los autos supuestamente vinculados a actividad criminal —un error que puede convertir una alerta de base de datos en un encuentro policial. Las comunidades no están obligadas a desplegar las cámaras, y la experiencia de Roseville muestra el costo de confiar en alertas que eran incorrectas siete de cada 10 veces en los casos analizados.