Localización y reconocimiento automático del número de la placa de un automóvil
La presente monografía propone un sistema de localización e identificación automática de placas de vehículos, a partir del reconocimiento de los caracteres (letras y números) presentes en los mismos. A diferencia de otros sistemas existentes, esta propuesta de procesamiento digital de imágenes se ba...
| Autor Principal: | Díaz Rojas, Kristians Edgardo |
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| Formato: | Tesis de Licenciatura |
| Idioma: | Español |
| Publicado: |
Pontificia Universidad Católica del Perú
2011
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/1085 |
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| Sumario: |
La presente monografía propone un sistema de localización e identificación automática
de placas de vehículos, a partir del reconocimiento de los caracteres (letras y
números) presentes en los mismos. A diferencia de otros sistemas existentes, esta
propuesta de procesamiento digital de imágenes se basaría en las características de
los vehículos existentes en el Perú, los cuales cuentan con dos formatos de placas:
tres o dos letras, un guión, y tres o cuatro dígitos, respectivamente.
Este trabajo esta dividido en cuatro capítulos. A manera de introducción se describen
los requerimientos que justifican el desarrollo del sistema, en función al uso específico
de diferentes aplicaciones prácticas. En el primer capítulo se señalan las
características del sistema propuesto y las consideraciones que se toman en cuenta
para delimitar los márgenes de su aplicación. En el segundo capítulo se describe
detalladamente el desarrollo del sistema planteado a partir de dos procesos:
entrenamiento y reconocimiento. Se indica que el sistema se basa en las
características geométricas de los vehículos con la finalidad de determinar la
localización central de la placa a partir del empleo de técnicas de procesamiento de
imágenes y redes neuronales en el reconocimiento de los caracteres. Para ello, se
incluye la descripción del proceso de entrenamiento inicial de las redes neuronales
que permiten encontrar los parámetros calibradores del sistema y se señalan los
reajustes realizados al sistema inicial con el fin de obtener mejores resultados. En el
tercer capítulo se analizan los datos de las pruebas experimentales, mostrándose que
no toda la tarea de reconocimiento se debe dejar a las redes neuronales y se señala la
necesidad de adición de un bloque de confirmación de salida que permita mejorar la
eficiencia del sistema. Por último, en el cuarto capítulo se exponen las
recomendaciones y se termina con un apartado para las conclusiones en las que se
incluye la verificación del funcionamiento óptimo del sistema propuesto. |
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