Análisis del método reconocimiento óptimo de caracteres (OCR) para detectar placas vehiculares
Fecha
2022Metadatos
Mostrar el registro completo del ítemResumen
En la última década surgieron nuevas tecnologías y métodos capaces de realizar
cambios en nuestra vida en general, una de ellas en la inteligencia artificial que
conforme pasa el tiempo va creciendo y expandiéndose a tal punto de llegar al
alcance de muchas personas, últimamente el reconocimiento de caracteres que
forma parte de este extenso campo llamado inteligencia artificial, ha empezado
a general aplicaciones importantes en nuestro mundo.
El – OCR es conocido por ser sencillo de utilizar, comenzó aplicándose como
escáner a documentos físicos y virtuales y ahora el uso más común que se le da
al OCR es al reconocimiento de placas vehiculares, teniendo muchas
aplicaciones a nivel social mayormente refiriéndose a la seguridad y al control
vehicular pero también se ven sistemas automáticos en casas domóticas o
empres como acceso de vehículos privados.
En este proyecto se analiza el método de reconocimiento de caracteres (OCR)
mediante tomas de video en un ambiente exterior, se da a conocer el proceso
que se realiza durante el reconocimiento de caracteres de placa y lo fundamental
para que haya un resultado satisfactorio, se analiza todo lo referente a la
segmentación de imágenes el cual es un indicador importante en el
reconocimiento de caracteres, enfocándonos precisamente en la Binarizacion y
Umbralización de las imágenes como entras. La detección de bordes es un
indicador igual de importante es debido a que nos recortara la imagen principal
que viene a ser la placa del vehículo dando paso finalmente al reconocimiento
de caracteres, todo esto conlleva a un proceso muy detallado en el cual se
describe los pasos en secuencia de cómo funciona el OCR y si es factible su
aplicación bajo ciertas condiciones que intervienen en su funcionamiento.
Se realizo fichas de registro y tablas de datos con el fin de argumentar lo
observado durante las pruebas del sistema para luego realizar un análisis de los
datos descriptivos mediante el programa de Atlas. Ti en el cual se detallan cuatro
categorías y una subcategoría de los datos registrados.
Colecciones
- Piura [271]