Diseño e Implementación de un Sistema de Detección y Reconocimiento de Matrículas Vehículares a través del Procesamiento de Vídeo

Leticia Carolina Giménez Gasca y Carlos Fernando Oviedo Osorio son los nuevos ingenieros mecatrónicos que culminaron sus estudios de grado en la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA). La última prueba superaron el pasado lunes 11 de septiembre, con la exitosa defensa de su Trabajo Final de Grado (TFG), titulado “Diseño e Implementación de un Sistema de Detección y Reconocimiento de Matrículas Vehículares a través del Procesamiento de Vídeo” obteniendo la máxima calificación. Cabe resaltar que la Ing. Leticia Giménez es la primera mujer egresada de la carrera de Ingeniería Mecatrónica de la FIUNA.

En los últimos años el Paraguay ha tenido un crecimiento en la circulación vehicular, generando varios problemas como el aumento del tráfico. Han surgido propuestas e ideas para resolver los problemas del control del flujo vehícular mediante la detección de matrículas y el desarrollo de sistemas de consulta en línea para obtener información acerca de los vehículos que no cumplen con los reglamentos de tránsito. Es por ello que surgió la necesidad de realizar un sistema de reconocimiento de matrículas, que permita identificar mediante el procesamiento de imágenes, los caracteres que conforman la matrícula de un vehículo, y a partir de ahí desarrollar diferentes aplicaciones

El trabajo presentado consiste en el diseño e implementación de un sistema de detección y reconocimiento de matrículas vehículares a través del procesamiento de vídeo. En el mismo se describen las técnicas de procesamiento de imágenes empleadas para el desarrollo del algoritmo, el cual se divide en 5 etapas: captación de imagen, sustracción de fondo, detección del vehículo, detección y reconocimiento de la matrícula, segmentación y reconocimiento de los caracteres. El método propuesto para la detección del vehículo emplea la técnica de la diferencia absoluta entre cuadros del vídeo. Para el reconocimiento de los caracteres de la matrícula se empleó el algoritmo k-vecinos más cercanos y se utilizaron dos tipos de descriptores: el de intensidad de pixeles y HOG.

Los ahora ingenieros comentaron que se realizó una evaluación del sistema en donde se obtuvo una precisión de 97.11% en la detección del vehículo. En la etapa del reconocimiento de los caracteres, el descriptor de intensidad de píxeles obtuvo una precisión de 96.43% y con el descriptor HOG una precisión de 90.40 %. Por lo tanto, el resultado global del sistema es de 93.64% con el descriptor de intensidad de pixeles y 87.79% con el descriptor HOG. Dada a la alta precisión global del algoritmo propuesto (93.64 %), este podrá utilizarse en sistema de control de acceso a recintos donde la seguridad es primordial (Ministerios, Embajadas, Bancos, etc.).

Diseño e Implementación de un Sistema de Detección y Reconocimiento de Matrículas Vehículares a través del Procesamiento de Vídeo

Puedes dejar una respuesta, o trackback desde tu propio sitio.

Deja un comentario

Realice la siguiente operación antes de enviar * Time limit is exhausted. Please reload CAPTCHA.

Desarrollado por WordPress Visit www.iFreeCellPhones.com for Free Cell Phones. | Thanks to Palm Pre Blog, Find Best CD Rates and Fat burning furnace