Localización y reconocimiento automático del número de la placa de un automóvil

• Autor: Díaz Rojas, Kristians Edgardo
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2006
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/1085
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/1085
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Identificación; Procesamiento de imágenes digitales; Redes neuronales (Computación); Sistemas de reconocimiento de patrones; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

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.