Identificación de caracteres en placas de carros colombianos utilizando diferentes técnicas para su estudio comparativo

RESUMEN: El presente trabajo de grado es un estudio, implementación y posterior comparación de técnicas de visión artificial que están comprendidas bajo el enfoque de Machine Learning y Deep Learning mediante el desarrollo de un software de reconocimiento de placas vehiculares colombianas. Este tipo de software son llamados ALPR (Automatic License Plate Recognition), los cuales son capaces de extraer e identificar los caracteres que componen las matrículas vehiculares a partir de imágenes capturadas por una cámara fotográfica. En este proyecto se manejan técnicas básicas de procesamiento y segmentación de imágenes, como la binarización y la detección de contornos, ya que son pieza fundamental para extraer los numero y letras de las matrículas. Adicionalmente, para el enfoque de Machine Learning se entrenan nueve modelos de clasificación, en los cuales se combinan tres descriptores de características, entre ellos están el Histograma de Gradientes, Local Binary Patterns y características HAAR; con tres algoritmos de clasificación tales a Support Vector Machine, Random Forest y KNN. Por último, se entrena el algoritmo de detección y clasificación de objetos YOLO, con la ayuda del framework Darknet. Todo esto con el objetivo de encontrar y determinar cuál conjunto de técnicas ofrece mayor probabilidad de éxito al momento de reconocer los caracteres de la placa vehicular.

• Autores: España Chamorro, Christian Daniel
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/25366
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10495/25366
• Palabra clave: Programa de ordenador; Computer software; Inteligencia artificial; Artificial intelligence; Algoritmo; Algorithms; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept6081; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3052; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2024
• Rights: openAccess
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