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Modelo de reconocimiento automático y detección de matrículas basado en OpenCV y Machine Learning

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dc.contributor.advisorSanchez Garces, Jorge Alejandro
dc.contributor.authorCcoto Huallpa, Elias
dc.date.accessioned2023-02-01T22:39:46Z
dc.date.available2023-02-01T22:39:46Z
dc.date.issued2022-07-04
dc.description.abstractEl reconocimiento automático de matrículas (ALPR) es una tarea importante con muchas aplicaciones en los sistemas inteligentes de transporte y vigilancia. Muchos de los sistemas de reconocimiento de matrículas automatizados existentes, solo funcionan en un entorno controlado donde las imágenes se capturan desde un ángulo recto con buena iluminación y claridad. Esta investigación presenta un modelo de procesamiento de imágenes para la detección y el reconocimiento de matrículas en Perú, que se puede manejar matrículas de fuentes ruidosas, con poca iluminación, en ángulo cruzado y no estándar. Este trabajo emplea varias técnicas de procesamiento de imágenes como, transformación morfológica, suavizado gaussiano y umbral gaussiano en la etapa de procesamiento. Una vez realizado el procesamiento de imagen se usa 3 algoritmos diferentes K-NN, SVM y Tesseract para el reconocimiento de caracteres, cada algoritmo con sus respectivos hiperparámetros para su optimización. Las imágenes fueron separadas en dos grupos, la primera en 80 imágenes tomadas de diferentes ángulos y distancia donde se obtuvo SVM con el mejor mode oiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiioiolo con un accuracy de 86% y en el segundo grupo con imágenes tomadas de un Angulo recto y distancia similar, en este grupo obtuvo un accuracy de 95.5%en_ES
dc.description.escuelaEscuela Profesional de Ingeniería de Sistemasen_ES
dc.description.lineadeinvestigacionTecnología de información e innovación tecnológicaen_ES
dc.description.sedeJULIACAen_ES
dc.formatapplication/pdfen_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/6252
dc.language.isospaen_ES
dc.publisherUniversidad Peruana Uniónen_ES
dc.publisher.countryPEen_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess en_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/*
dc.subjectKNNen_ES
dc.subjectSVMen_ES
dc.subjectTesseracten_ES
dc.subjectOpenCVen_ES
dc.subjectMachine Learningen_ES
dc.subjectHiperpárametrosen_ES
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04en_ES
dc.titleModelo de reconocimiento automático y detección de matrículas basado en OpenCV y Machine Learningen_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_ES
renati.advisor.dni40091914
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-7538-1325en_ES
renati.author.dni73644350
renati.discipline612076en_ES
renati.jurorHerrera Yucra, Benazir Francis
renati.jurorHuanca Torres, Fredy Abel
renati.jurorOtazu Luque, Jorge Eddy
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionalen_ES
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisen_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemasen_ES
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana Unión. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaen_ES
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemasen_ES

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