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Mestas Ramos, Sergio
Pinto Vizcarra, Christian Alexander
2019-10-29T19:04:25Z
2019-10-29T19:04:25Z
2019-10-29
https://repositorio.ucsm.edu.pe/handle/20.500.12920/9577
El presente trabajo de investigación consiste en el diseño e implementación de un sistema de identificación vehicular aplicable a la Universidad Católica Santa María, ubicada en el distrito de Yanahuara de la provincia de Arequipa. El objetivo principal es integrar en un software 2 metodologías importantes en la actualidad, como son el procesamiento digital de imágenes (PDI) y el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), con el fin de contribuir con una alternativa de solución a un problema álgico de nuestra sociedad: la seguridad. De esta manera, se realizó un estudio de técnicas de programación, obteniéndose como resultado el procesamiento morfológico para la detección de placas vehiculares, con resultados de 91% de acierto. De este porcentaje se pasa a la identificación por medio del entrenamiento de RNA, con resultados de 100% y tiempos de respuesta de 1.2 segundos, los cuales son mejores que con el método convencional: coeficiente de correlación de Pearson (86%), y que tiene tiempos promedio de 5.5 segundos. Este software es aplicable a cualquier cámara con resolución mínima de 480p, sin necesidad de hardware con costos adicionales, lo que lo hace una alternativa más económica y versátil respecto a otras del mercado. Palabras Clave: procesamiento digital de imágenes, reconocimiento óptico de caracteres, red neuronal artificial, procesado morfológico. (es_ES)
Tesis (es_ES)
application/pdf (es_ES)
spa (es_ES)
Universidad Católica de Santa María (es_ES)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_ES)
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (es_ES)
Universidad Católica de Santa María (es_ES)
Repositorio de la Universidad Católica de Santa María - UCSM (es_ES)
procesamiento digital de imágenes (es_ES)
reconocimiento óptico de caracteres (es_ES)
red neuronal artificial (es_ES)
procesado morfológico (es_ES)
Diseño e implementación de un sistema de identificación de vehículos utilizando redes neuronales artificiales, aplicado a la Universidad Católica De Santa María (es_ES)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_ES)
Universidad Católica de Santa María.Facultad de Ciencias e Ingenierías Físicas y Formales (es_ES)
Ingeniería Mecánica, Mecánica Eléctrica y Mecatrónica (es_ES)
Título Profesional (es_ES)
Ingeniero Mecatrónico (es_ES)
PE (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.00 (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_ES)
Privada asociativa
info:eu-repo/semantics/publishedVersion (es_ES)



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