Diseño e implementación de un sistema de identificación de vehículos utilizando redes neuronales artificiales, aplicado a la Universidad Católica De Santa María

• Autor: Pinto Vizcarra, Christian Alexander
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Católica de Santa María
• Repositorio: UCSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucsm.edu.pe:20.500.12920/9577
• Enlace del recurso: https://repositorio.ucsm.edu.pe/handle/20.500.12920/9577
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: procesamiento digital de imágenes; reconocimiento óptico de caracteres; red neuronal artificial; procesado morfológico

El presente trabajo de investigación consiste en el diseño e implementación de un sistema de identificación vehicular aplicable a la Universidad Católica Santa María, ubicada en el distrito de Yanahuara de la provincia de Arequipa. El objetivo principal es integrar en un software 2 metodologías importantes en la actualidad, como son el procesamiento digital de imágenes (PDI) y el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), con el fin de contribuir con una alternativa de solución a un problema álgico de nuestra sociedad: la seguridad. De esta manera, se realizó un estudio de técnicas de programación, obteniéndose como resultado el procesamiento morfológico para la detección de placas vehiculares, con resultados de 91% de acierto. De este porcentaje se pasa a la identificación por medio del entrenamiento de RNA, con resultados de 100% y tiempos de respuesta de 1.2 segundos, los cuales son mejores que con el método convencional: coeficiente de correlación de Pearson (86%), y que tiene tiempos promedio de 5.5 segundos. Este software es aplicable a cualquier cámara con resolución mínima de 480p, sin necesidad de hardware con costos adicionales, lo que lo hace una alternativa más económica y versátil respecto a otras del mercado. Palabras Clave: procesamiento digital de imágenes, reconocimiento óptico de caracteres, red neuronal artificial, procesado morfológico.