Evaluación de la confiabilidad del proceso de reconocimiento de patentes aplicado a estacionamiento de organismo público

Autores
Cejas, Marcelo Oscar; Gonella, Javier Nicolás; Panero, Javier Guillermo; Sensini, Fabián Marcelo; Salvático, Franco Martín
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Con el objetivo de organizar y mejorar el flujo de vehículos dentro las áreas de estacionamiento de organismos públicos, se diseña un sistema que sea capaz de detectar el ingreso de automóviles, reconocer su matrícula y asignar un lugar disponible dentro del espacio designado. De las etapas que conlleva la implementación del sistema, el estudio se centra en la detección, reconocimiento y postprocesamiento de las imágenes de los vehículos, al ingreso y egreso, con el fin de evaluar diferentes alternativas para reconocer el texto de la matrícula. Particularmente orientado en el uso del software OpenALPR. Se evalúa el comportamiento en base a un conjunto de imágenes en las que se incorporar los dos tipos de matrículas vigentes en Argentina, adquiridas en diferentes condiciones ambientales, posiciones y niveles de desgaste de la placa de dominio. En base a los resultados se obtiene que se realiza reconocimiento más efectivo para el nuevo diseño, con imágenes tomadas con ángulos horizontales entre -35º a 35º respecto del frente del vehículo, y con un ángulo vertical entre 0 y 30º, respecto del nivel promedio de ubicación de la matrícula.
Fil: Cejas, Marcelo Oscar. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María. Ingeniería en Electrónica. Argentina.
Fil: Gonella, Javier Nicolás. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María. Ingeniería en Electrónica. Argentina.
Fil: Panero, Javier Guillermo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María. Ingeniería en Electrónica. Argentina.
Fil: Sensini, Fabián Marcelo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María. Ingeniería en Electrónica. Argentina.
Fil: Salvático, Franco Martín. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María. Ingeniería en Electrónica. Argentina.
Peer Reviewed
Materia
ALPR
Visión artificial
Confiabilidad
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
2024-02-19T18:41:18Z
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
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