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    Algoritmo de identificación de la matrícula, color y modelo de un vehículo

    Autor: 
    Tinajero-León, Jose Luis
    ;
    Fernández-Ortiz, Eduardo
    ;
    Pañi-Pizarro, Jose Luis
    Fecha: 
    22/07/2021
    Palabra clave: 
    ALPR; ANPR; VSM; procesamiento de imágenes; reconocimiento color; reconocimiento marca vehículo; computer vision; color recognition; brand recognition; Máster Universitario en Ingeniería Matemática y Computación
    Tipo de Ítem: 
    masterThesis
    URI: 
    https://reunir.unir.net/handle/123456789/12124
    Open Access
    Resumen:
    La toma de decisiones asociado a accidentes de tránsito en áreas como Sistema Judicial, Planificación vial, Salud Publica, etc., dependen exclusivamente de la manera en cómo se registra, almacena y se da seguimiento a la información. Un ejemplo claro se puede notar en el ámbito Judicial en donde, este ente muchas veces se ve condicionada a impartir justicia, debido a que, en un accidente de tránsito con un porcentaje muy alto, el infractor se da a la fuga y la carencia de equipos técnico-científicos limitan la obtención de la información. Esto sucede sobre todo en países con escaso desarrollo tecnológico. Para abordar este problema, se propone el desarrollo de un algoritmo que permita identificar de forma automática y a través de imágenes, ciertas características únicas de un vehículo como: la placa, el color y su modelo. Utilizando como entorno para su desarrollo el software de programación MATLAB®. El mismo que además de permitir la implementación del algoritmo, sirve para obtener datos estadísticos del funcionamiento a partir de aciertos y errores del sistema, mediante una comparación entre la imagen ingresada y la imagen de la base de datos. Para la evaluación y validación de este desarrollo, a los datos estadísticos generados por el software, se le aplica diversas técnicas estadísticas entre las que se destaca la matriz de confusión, que permite validar el modelo a partir de un clasificador previamente entrenado en la aplicación de MATLAB Classification Learner.
    Descripción: 
    Decision-making associated with traffic accidents in areas such as: Judicial System, Road Planning, Public Health, etc., depends exclusively on how the information is recorded, stored, and tracked. A clear example can be seen in the judicial field where this entity is often conditioned to impart justice, because, in a traffic accident with a very high percentage, the offender runs away, and the lack of technical-scientific teams limit the obtaining of information. This is especially the case in countries with little technological development. To address this problem, it is proposed to develop an algorithm that allows to identify automatically and through images, certain unique characteristics of a vehicle such as: the license plate, the color, and its model. Using MATLAB® programming software as an environment for its development. The same that in addition to allowing the implementation of the algorithm, serves to obtain statistical data of the operation from successes and errors of the system, by means of a comparison between the entered image and the image from the database. For the evaluation and validation of this development, various statistical techniques are applied to the statistical data generated by the software, among which the confusion matrix stands out, which allows validating the model from a classifier previously trained in the application of MATLAB Classification Learner.
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    Nombre: Tinajero León, Jose Luis; Fernández Ortiz, Eduardo; Pañi Pizarro, Jose Luis.pdf
    Tamaño: 3.368Mb
    Formato: application/pdf
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