"Modelo machine learning para detectar las placas de vehículos hurtados Ayacucho, 2023"

• Autor: Infante Leva, Lizbeth Roxana
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional San Cristóbal de Huamanga
• Repositorio: UNSCH - Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsch.edu.pe:20.500.14612/6855
• Enlace del recurso: https://repositorio.unsch.edu.pe/handle/20.500.14612/6855
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia artificial; Machine learning; Redes neuronales; Imágenes; Placas; Vehículos hurtados; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El trabajo de investigación “Modelo machine learning para detectar las placas de vehículos hurtados Ayacucho, 2023” surge a raíz del aumento de hurtos de vehículos en la región de Ayacucho que va cada vez en ascenso desde año 2015 al 2021 según datos del INEI, con esta investigación se desarrolló un modelo de algoritmo machine learning juntamente con la aplicación web para la detección de vehículos hurtados que permiten proporcionar a las autoridades de Ayacucho un sistema capaz de detectar, validar placas de vehículos y verificar su autenticidad en una base local. “El objetivo de este trabajo de investigación es determinar las características del modelo de machine learning para detectar las placas de vehículos hurtados mediante el tipo de modelo, arquitectura del modelo, eficacia y validez de modelo con la finalidad de detectar las placas de vehículos hurtados Ayacucho,2023. El tipo de investigación es observacional, transversal y descriptiva.” “Los resultados obtenidos evidenciaron una alta precisión en la detección de placas vehiculares y una efectiva verificación del estado de los vehículos en la base de datos. Asimismo, se apreció una notable mejora en la capacidad de reconocimiento del modelo.” “El modelo de machine learning desarrollado para la detección de vehículos hurtados junto con tecnologías complementarias seria una herramienta poderosa para abordar el hurto de vehículos . Su capacidad para identificar placas y verificar su estado en tiempo real proporciona a las autoridades locales un recurso eficaz para fortalecer la seguridad vial y reducir la incidencia del crimen relacionado con el robo de vehículos.”