Recuperación de información de placas vehiculares en base al método optical character recognition (OCR)
Descripción del Articulo
Vehicle impersonation is one of the main problems based on license plates adulteration. Furthermore, license plate recognition has been field of study of computer vision, due to the high impact it has on intelligent transport, road safety, etc. This work presents an OCR process based on license plat...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2020 |
| Institución: | Universidad de Lima |
| Repositorio: | ULIMA-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/12343 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12724/12343 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Optical character recognition Automobile license plates Image processing Reconocimiento óptico de caracteres Placas de automóviles Proceso de imágenes https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 |
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Vehicle impersonation is one of the main problems based on license plates adulteration. Furthermore, license plate recognition has been field of study of computer vision, due to the high impact it has on intelligent transport, road safety, etc. This work presents an OCR process based on license plate recognition. To achieve this, we have established a rectified license plate database to experiment. The process consists of an initial noise filtering to the images, to later segment the region of the plate that contains the characters, then, perform a pre-processing on the images and, finally, isolate each of the characters to apply the OCR individually to each one of them. The results show an 89.33% accuracy in the license plate recognition in accordance with similar researches, and a 96.11% accuracy in the recognition of each character individually. |
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The process consists of an initial noise filtering to the images, to later segment the region of the plate that contains the characters, then, perform a pre-processing on the images and, finally, isolate each of the characters to apply the OCR individually to each one of them. The results show an 89.33% accuracy in the license plate recognition in accordance with similar researches, and a 96.11% accuracy in the recognition of each character individually.La suplantación vehicular es un problema basado en la adulteración de las matrículas vehiculares, las cuales han sido campo de estudio de la visión computacional, debido al alto impacto que supone el reconocimiento de placas vehiculares en temas de transporte inteligente, seguridad vial, etc. En esta investigación se presenta la implementación de un proceso de OCR para el reconocimiento de las matrículas vehiculares. Para esto, se ha establecido una base de datos con imágenes de placas vehiculares rectificadas para la realización de pruebas. El proceso consiste en un filtrado de ruido inicial a las imágenes, para posteriormente segmentar la región de la placa que contiene los caracteres, realizar un preprocesamiento a dicha imagen y aislar o segmentar a cada uno de los caracteres para aplicar el OCR de manera individual a cada uno de ellos. Los resultados nos muestran una precisión del 89.33% en el reconocimiento de matrículas vehiculares lo cual se encuentra acorde a investigaciones similares y una precisión de 96.11% en la identificación de cada carácter individualmente.Trabajo de investigaciónapplication/pdfspaUniversidad de LimaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Repositorio Institucional - UlimaUniversidad de Limareponame:ULIMA-Institucionalinstname:Universidad de Limainstacron:ULIMAOptical character recognitionAutomobile license platesImage processingReconocimiento óptico de caracteresPlacas de automóvilesProceso de imágeneshttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04Recuperación de información de placas vehiculares en base al método optical character recognition (OCR)info:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de investigaciónSUNEDUBachillerIngeniería de SistemasUniversidad de Lima. Facultad de Ingeniería y ArquitecturaBachiller en Ingeniería de Sistemashttps://orcid.org/0000-0002-0284-26104502509561207671716684https://purl.org/pe-repo/renati/level#bachillerhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacionOITHUMBNAILCastaneda_Recuperacion-informacion-placas.pdf.jpgCastaneda_Recuperacion-informacion-placas.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg10498https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/12343/5/Castaneda_Recuperacion-informacion-placas.pdf.jpg464b5187ad120c3cdc6a27f8cc6eeaacMD55LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/12343/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53TEXTCastaneda_Recuperacion-informacion-placas.pdf.txtCastaneda_Recuperacion-informacion-placas.pdf.txtExtracted texttext/plain66431https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/12343/4/Castaneda_Recuperacion-informacion-placas.pdf.txt3a116f4f163eddd2cef3e11bf05cda89MD54CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/12343/2/license_rdf3655808e5dd46167956d6870b0f43800MD52ORIGINALCastaneda_Recuperacion-informacion-placas.pdfCastaneda_Recuperacion-informacion-placas.pdfDescargarapplication/pdf858109https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/12343/1/Castaneda_Recuperacion-informacion-placas.pdf3142f2be8af0abfdb6e4b0657ca3ff84MD5120.500.12724/12343oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/123432025-09-17 12:27:53.055Repositorio Universidad de Limarepositorio@ulima.edu.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 |
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