Determination of the best license plate detection algorithm in controlled and uncontrolled environments
La seguridad es una prioridad en la gestión y parte de esto es el control y monitoreo para detectar situaciones que agredan el bien público o privado. En este sentido el reconocimiento de matrículas de auto se suma a estos sistemas de monitoreo y control. Este trabajo de investigación aplicó una ser...
Guardado en:
| Autores principales: | , , , , , |
|---|---|
| Formato: | Artículo |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
Associacao Iberica de Sistemas e Tecnologias de Informacao
2023
|
| Acceso en línea: | Enlace permanente (DOI o Handle) |
| Etiquetas: |
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|
| _version_ | 1881508825934069760 |
|---|---|
| author | Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas, Universidad Peruana Unión Ccoto Huallpa, Elias Sullon Macalupu, Abel Angel Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas, Universidad Peruana Unión Otazu Luque, Jorge Eddy Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas, Universidad Peruana Unión Sanchez Garces, Jorge Alejandro de Lima Sur, Facultad de Ingeniería y Gestión Universidad Nacional Tecnológica |
| author_browse | Ccoto Huallpa, Elias Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas, Universidad Peruana Unión Otazu Luque, Jorge Eddy Sanchez Garces, Jorge Alejandro Sullon Macalupu, Abel Angel de Lima Sur, Facultad de Ingeniería y Gestión Universidad Nacional Tecnológica |
| author_facet | Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas, Universidad Peruana Unión Ccoto Huallpa, Elias Sullon Macalupu, Abel Angel Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas, Universidad Peruana Unión Otazu Luque, Jorge Eddy Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas, Universidad Peruana Unión Sanchez Garces, Jorge Alejandro de Lima Sur, Facultad de Ingeniería y Gestión Universidad Nacional Tecnológica |
| author_sort | Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas, Universidad Peruana Unión |
| collection | Producción científica |
| description | La seguridad es una prioridad en la gestión y parte de esto es el control y monitoreo para detectar situaciones que agredan el bien público o privado. En este sentido el reconocimiento de matrículas de auto se suma a estos sistemas de monitoreo y control. Este trabajo de investigación aplicó una serie de algoritmos de inteligencia artificial para automatizar dicha detección. En este sentido se utilizó funciones de procesamiento de imágenes con el framework OpenCV considerando que las fuentes de información pudieron tener distitnos escenarios, siendo que el ambiente de detección es abierto y expuesto a las condiciones meteorológicas de la zona. Las tomas de fotos se realizaron en un ambiente ubicado al sur peruano, cuyas condiciones fueron de lluvia, día soleado, día que cayó el granizo. La base de datos de las imágenes entonces se dividió en dos categorías; ambientes controlados donde se consideró una misma distancia, un solo ángulo, pero no necesariamente un mismo clima; y los ambientes no controlados con diferentes ángulos, diferentes distancias y climas. Al procesamiento de imágenes también se utilizó la transformación morfológica, suavizado gaussiano y umbral gaussiano. Con las imágenes segmentadas y extraídos los dígitos de la matrícula; se comparó 3 algoritmos K-NN, SVM y Tesseract. en cada algoritmo se utilizó sus hiperparámetros para el respectivo reconocimiento de caracteres en las imágenes, se obtuvo los siguientes resultados con imágenes tomadas con distintos ángulos y en distintas luminosidades (ambiente no controlado) donde el mejor Overall accuracy con 86 % y el segundo grupo fueron imágenes tomadas con un ángulo similar y distancias similares (ambiente controlado), obtuvo un Overall accuracy de 95.5 %. |
| format | Article |
| id | oai:cris.upeu.edu.pe:20.500.15037/3052 |
| institution | UPeU |
| language | Spanish |
| publishDate | 2023 |
| publishDateRange | 2023 |
| publishDateSort | 2023 |
| publisher | Associacao Iberica de Sistemas e Tecnologias de Informacao |
| publisherStr | Associacao Iberica de Sistemas e Tecnologias de Informacao |
| record_format | dspace |
| spelling | oai:cris.upeu.edu.pe:20.500.15037/30522026-11-02T22:00:04ZDetermination of the best license plate detection algorithm in controlled and uncontrolled environmentsDeterminación del mejor algoritmo de detección de matrículas en ambientes controlados y no controladosEscuela Profesional de Ingeniería de Sistemas, Universidad Peruana UniónCcoto Huallpa, EliasSullon Macalupu, Abel AngelEscuela Profesional de Ingeniería de Sistemas, Universidad Peruana UniónOtazu Luque, Jorge EddyEscuela Profesional de Ingeniería de Sistemas, Universidad Peruana UniónSanchez Garces, Jorge Alejandrode Lima Sur, Facultad de Ingeniería y Gestión Universidad Nacional TecnológicaLa seguridad es una prioridad en la gestión y parte de esto es el control y monitoreo para detectar situaciones que agredan el bien público o privado. En este sentido el reconocimiento de matrículas de auto se suma a estos sistemas de monitoreo y control. Este trabajo de investigación aplicó una serie de algoritmos de inteligencia artificial para automatizar dicha detección. En este sentido se utilizó funciones de procesamiento de imágenes con el framework OpenCV considerando que las fuentes de información pudieron tener distitnos escenarios, siendo que el ambiente de detección es abierto y expuesto a las condiciones meteorológicas de la zona. Las tomas de fotos se realizaron en un ambiente ubicado al sur peruano, cuyas condiciones fueron de lluvia, día soleado, día que cayó el granizo. La base de datos de las imágenes entonces se dividió en dos categorías; ambientes controlados donde se consideró una misma distancia, un solo ángulo, pero no necesariamente un mismo clima; y los ambientes no controlados con diferentes ángulos, diferentes distancias y climas. Al procesamiento de imágenes también se utilizó la transformación morfológica, suavizado gaussiano y umbral gaussiano. Con las imágenes segmentadas y extraídos los dígitos de la matrícula; se comparó 3 algoritmos K-NN, SVM y Tesseract. en cada algoritmo se utilizó sus hiperparámetros para el respectivo reconocimiento de caracteres en las imágenes, se obtuvo los siguientes resultados con imágenes tomadas con distintos ángulos y en distintas luminosidades (ambiente no controlado) donde el mejor Overall accuracy con 86 % y el segundo grupo fueron imágenes tomadas con un ángulo similar y distancias similares (ambiente controlado), obtuvo un Overall accuracy de 95.5 %.Article10.17013/risti.49.83-992-s2.0-85168917820https://hdl.handle.net/20.500.15037/3052esRISTI - Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de InformaçãoRISTI - Revista Iberica de Sistemas e Tecnologias de Informacao1646-9895Associacao Iberica de Sistemas e Tecnologias de Informacao2023-05-312026-06-27T02:35:33Z2026-06-27T02:35:33Z |
| spellingShingle | Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas, Universidad Peruana Unión Ccoto Huallpa, Elias Sullon Macalupu, Abel Angel Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas, Universidad Peruana Unión Otazu Luque, Jorge Eddy Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas, Universidad Peruana Unión Sanchez Garces, Jorge Alejandro de Lima Sur, Facultad de Ingeniería y Gestión Universidad Nacional Tecnológica Determination of the best license plate detection algorithm in controlled and uncontrolled environments |
| title | Determination of the best license plate detection algorithm in controlled and uncontrolled environments |
| title_full | Determination of the best license plate detection algorithm in controlled and uncontrolled environments |
| title_fullStr | Determination of the best license plate detection algorithm in controlled and uncontrolled environments |
| title_full_unstemmed | Determination of the best license plate detection algorithm in controlled and uncontrolled environments |
| title_short | Determination of the best license plate detection algorithm in controlled and uncontrolled environments |
| title_sort | determination of the best license plate detection algorithm in controlled and uncontrolled environments |
| url | https://hdl.handle.net/20.500.15037/3052 |
| work_keys_str_mv | AT escuelaprofesionaldeingenieriadesistemasuniversidadperuanaunion determinationofthebestlicenseplatedetectionalgorithmincontrolledanduncontrolledenvironments AT ccotohuallpaelias determinationofthebestlicenseplatedetectionalgorithmincontrolledanduncontrolledenvironments AT sullonmacalupuabelangel determinationofthebestlicenseplatedetectionalgorithmincontrolledanduncontrolledenvironments AT escuelaprofesionaldeingenieriadesistemasuniversidadperuanaunion determinationofthebestlicenseplatedetectionalgorithmincontrolledanduncontrolledenvironments AT otazuluquejorgeeddy determinationofthebestlicenseplatedetectionalgorithmincontrolledanduncontrolledenvironments AT escuelaprofesionaldeingenieriadesistemasuniversidadperuanaunion determinationofthebestlicenseplatedetectionalgorithmincontrolledanduncontrolledenvironments AT sanchezgarcesjorgealejandro determinationofthebestlicenseplatedetectionalgorithmincontrolledanduncontrolledenvironments AT delimasurfacultaddeingenieriaygestionuniversidadnacionaltecnologica determinationofthebestlicenseplatedetectionalgorithmincontrolledanduncontrolledenvironments AT escuelaprofesionaldeingenieriadesistemasuniversidadperuanaunion determinaciondelmejoralgoritmodedetecciondematriculasenambientescontroladosynocontrolados AT ccotohuallpaelias determinaciondelmejoralgoritmodedetecciondematriculasenambientescontroladosynocontrolados AT sullonmacalupuabelangel determinaciondelmejoralgoritmodedetecciondematriculasenambientescontroladosynocontrolados AT escuelaprofesionaldeingenieriadesistemasuniversidadperuanaunion determinaciondelmejoralgoritmodedetecciondematriculasenambientescontroladosynocontrolados AT otazuluquejorgeeddy determinaciondelmejoralgoritmodedetecciondematriculasenambientescontroladosynocontrolados AT escuelaprofesionaldeingenieriadesistemasuniversidadperuanaunion determinaciondelmejoralgoritmodedetecciondematriculasenambientescontroladosynocontrolados AT sanchezgarcesjorgealejandro determinaciondelmejoralgoritmodedetecciondematriculasenambientescontroladosynocontrolados AT delimasurfacultaddeingenieriaygestionuniversidadnacionaltecnologica determinaciondelmejoralgoritmodedetecciondematriculasenambientescontroladosynocontrolados |