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Title: Sistema para reconocer la matrícula de vehículos mediante algoritmos de visión artificial
Authors: Cordero Zambrano, Jorge Marcos
Díaz Arévalo, Luis Eduardo
Keywords: Ecuador.
Tesis digital.
Issue Date: 2024
Citation: Díaz Arévalo, L. E. Cordero Zambrano, J. M. (2024) Sistema para reconocer la matrícula de vehículos mediante algoritmos de visión artificial [Tesis de Grado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/69088
Abstract: Abstract: This graduation project addresses the growing need for automated vehicle license plate recognition due to increasing traffic, by proposing a system based on computer vision algorithms. This system has applications in traffic control, surveillance, road safety, and territory management. The methodology includes capturing vehicle images, detecting the license plate region, and recognizing characters using image analysis techniques and OCR. Computer vision algorithms, deep learning, and convolutional neural networks are employed to achieve accuracy. The outcome is a prototype that identifies vehicle license plates, with a specific focus on the city of Loja, Ecuador. The objectives include a literature review, identification of suitable datasets and algorithms, system development, and performance evaluation through usability metrics. This work contributes to enhancing road safety, traffic control, and intelligent territory management by automating real-time vehicle license plate recognition.
Description: Resumen: El trabajo realizado aborda la creciente necesidad de automatizar el reconocimiento de matrículas en vehículos debido al aumento del tráfico, proponiendo un sistema basado en algoritmos de visión artificial. Este sistema tiene aplicaciones en el control de tráfico, vigilancia, seguridad vial y gestión de territorio. La metodología incluye la captura de imágenes de vehículos, la detección de la región de la matrícula y el reconocimiento de caracteres a través de técnicas de análisis de imágenes y OCR. Se emplearán algoritmos de visión artificial, Deep Lear Ning y redes neuronales convolucionales para lograr precisión. El resultado es un prototipo que identifica placas vehiculares, con un enfoque específico en la ciudad de Loja, Ecuador. Los objetivos incluyen la revisión de la literatura, la identificación de conjuntos de datos y algoritmos adecuados, el desarrollo del sistema y la evaluación de su desempeño mediante métricas de usabilidad. Este trabajo contribuye a mejorar la seguridad vial, el control del tráfico y la gestión inteligente del territorio mediante la automatización del reconocimiento de matrículas de vehículos en tiempo real.
URI: https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=143224.TITN.
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