Desarrollo de un Sistema de Reconocimiento de Placas Vehiculares

By: Contributor(s): Material type: TextTextLanguage: Spanish Publisher: Ecuador : Universidad del Azuay-Facultad de Ciencias de la Administración-Escuela de Ingeniería de Sistemas y Telemática, 2015Description: 143 páginas; DigitalContent type:
  • texto
Media type:
  • computadora
Carrier type:
  • recurso en línea
Subject(s): Other classification:
  • UDA-BG T11486
Online resources: Dissertation note: Ingeniero en Sistemas y Telemática Abstract: En el presente trabajo de titulación, se describen los aspectos teóricos, técnicos y prácticos involucrados en el desarrollo e implementación de un sistema de Reconocimiento de Placas Vehiculares– LPR basado en el análisis de imágenes digitales, mediante la construcción de un prototipo que demuestre la automatización del acceso a un parqueadero. Adicionalmente se propone el desarrollo de una interfaz gráfica WEB para la administración de usuarios. El sistema desarrollado ha sido evaluado en un conjunto de más de 200 imágenes reales, obtenidas en diferentes horarios del día y bajo distintas condiciones de iluminación. Obteniendo así una tasa de reconocimiento de 91% aproximadamente, dentro del cual se considera aquellas placas que incluso serían difíciles de leer por un ser humano, sea por deterioro, mala ubicación, pintura discordante a la normativa vigente, etc.
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Tesis Biblioteca Hernán Malo González Digital UDA-BG T11486 (Browse shelf(Opens below)) Available T11486

Ingeniero en Sistemas y Telemática

En el presente trabajo de titulación, se describen los aspectos teóricos, técnicos y prácticos involucrados en el desarrollo e implementación de un sistema de Reconocimiento de Placas Vehiculares– LPR basado en el análisis de imágenes digitales, mediante la construcción de un prototipo que demuestre la automatización del acceso a un parqueadero. Adicionalmente se propone el desarrollo de una interfaz gráfica WEB para la administración de usuarios. El sistema desarrollado ha sido evaluado en un conjunto de más de 200 imágenes reales, obtenidas en diferentes horarios del día y bajo distintas condiciones de iluminación. Obteniendo así una tasa de reconocimiento de 91% aproximadamente, dentro del cual se considera aquellas placas que incluso serían difíciles de leer por un ser humano, sea por deterioro, mala ubicación, pintura discordante a la normativa vigente, etc.

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