Reconocimiento de placas vehiculares mediante visión computacional para mejorar el acceso a un parqueadero

• Autor: Pérez Silva, Edwin Wildor
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Señor de Sipan
• Repositorio: USS-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uss.edu.pe:20.500.12802/9897
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12802/9897
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Visión artificial; Algoritmos KNN; Procesamiento de imágenes; Reconocimiento de placas; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

En el sector automotriz del Perú se utilizan diversas formas para controlar el ingreso de vehículos a parqueaderos tales como: tickets de control, fotografía del vehículo, encargo de la tarjeta de propiedad, software a medida o libre. Sin embargo, el uso de software es en porcentaje mínimo con respecto al total de parqueaderos que existen en el país; por tanto, ocurren distintos problemas de seguridad tales como perdida del vehículo, demoras a la salida de un parqueadero, perdida de documentos. La presente investigación tuvo como objetivo esencial el desarrollo de un sistema de reconocimiento de placas vehiculares mediante visión computacional. En primer lugar, realizamos el análisis de diversas técnicas aplicados en reconocimiento de placas vehiculares, luego seleccionamos la data que serían imágenes o secuencia de video donde se observe el ingreso de vehículos, se utilizó algoritmos de obtención de contornos, umbralizacion y segmentación, para el entrenamiento y aprendizaje se implementó un algoritmo KNN, finalmente aplicamos un algoritmo de OCR para mostrar los caracteres que se encuentran en la placa. El rendimiento del sistema se midió con relación a la precisión 89.9% en caracteres numéricos, 80.5% en reconocimiento de letras, exactitud 36.4%, recall 46.9%. Llegando a la conclusión, dado las diferencias mínimas en la precisión en trabajos según la literatura revisada, podemos decir que el algoritmo diseñado fue efectivo.