Diseño de un sistema electrónico basado en procesamiento digital de imágenes para la clasificación de placas vehiculares en Lima

• Autor: Fuertes Olivares, Jorge Daniel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/2696
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/2696
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sistemas electrónicos; Procesamiento de imágenes; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

El objetivo general del presente trabajo es diseñar un sistema electrónico basado en procesamiento digital de imágenes para clasificación de placas vehiculares con el propósito de mejorar el monitoreo en tiempo real del tránsito vehicular en la avenida La Marina. La corriente teórica del presente trabajo se basa en conceptos de procesamiento digital de imágenes para el filtrado de ruido, detección de bordes y reconocimiento de caracteres en los diferentes tipos de automóviles. Asimismo, la metodología empleada consiste en el uso de una cámara que captará las imágenes frontales y mediante el protocolo RTSP enviará la información al sistema integrado, luego se ejecutará cada etapa de los procesos de reducción de ruido, enmascarado, reconocimiento y clasificación de las imágenes, así también, se requirió de ciertos materiales e instrumentos y equipos especializados como un crimpeador RJ-45, testeador de cable de red y Raspberry pi 3 B+. Dentro de los resultados esperados están la obtención de las imágenes mediante una cámara RGB en tiempo real del tránsito vehicular; obtención de una interconexión de punto a punto aplicando protocolos de comunicaciones de datos en sedes diferentes y obtención de una interfaz gráfica en la pantalla HDMI Pi para mejorar la visualización de los procesos de la transformación y tratamiento de las imágenes. De otro lado se destacan las siguientes conclusiones como que los medios de captación son más eficientes si se aplica un preprocesamiento en la salida de toma de datos, adicionalmente el método Canny para la detección de bordes optimizó el monitoreo.