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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorPaz Arias, Henry Patricio-
dc.contributor.authorMales Chalán, Jorge Anibal, Ronald Fabricio Rojas Livisaca-
dc.date.accessioned2016-04-27T20:25:01Z-
dc.date.available2016-04-27T20:25:01Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.urihttp://dspace.unl.edu.ec/jspui/handle/123456789/11402-
dc.descriptionThis Project Thesis is focused on the use and application of one of the subfields of the well-known popular Artificial Intelligence and, commonly as is Artificial Vision or Computer Vision, which basically consists on the pattern recognition, image digital processing, etc. If we make an analogy, in more specific terms we would be simulating the functions performed by the human eye, like the case of identifying and keeping track of an object, that is why emerged the reason to develop a system capable of recognizing emerged the plates of vehicles that enter in the Área de la Energía, las Industrias y los Recursos Naturales no Renovables. This kind of systems in the market area is known as ANPR (Automatic Number Plate Recognition) and generally it is based on two algorithms; one corresponding to vehicle detection and the other to the recognition of the plates. It is clear that for the development of this project Thesis it is done the vehicle detection and recognition of plates, for which we need to apply some techniques of digital image processing, which are embedded within the Artificial Vision. Finally, to develop the system common programming methodology we used a common methodology system, which is known as cascade approach methodology. Due to the project is based on artificial Vision, which is necessary to do a lot more research about programming. (Certificado de traducción por Lic. Pastora Isabel Sarango Lozano (Ver Anexo 5))es_ES
dc.description.abstractEl presente Trabajo de Titulación está enfocado en el uso y aplicación de uno de los sub campos de la Inteligencia Artificial muy conocidos y populares en la actualidad, como es la Visión Artificial o Visión por computador, lo cual consiste básicamente en lo que es el reconocimiento de patrones, procesamiento digital de imágenes, etc. Si hacemos una analogía, en términos más específicos estaríamos simulando las funciones que realiza el ojo humano, como es el caso de identificar o hacer el seguimiento de algún objeto, razón por la cual surgió una motivación en desarrollar un Sistema que sea capaz de reconocer las placas de los vehículos que ingresan al Área de la Energía, las Industrias y los Recursos Naturales no Renovables. Este tipo de sistemas dentro del mercado es conocido como ANPR (Automatic Number Plate Recognition en inglés) y de manera general se basa en dos algoritmos; uno que corresponde a la detección de vehículos y el otro al reconocimiento de las placas. Es evidente que para el desarrollo del presente Trabajo de Titulación se hace la detección de vehículos y reconocimiento de placas, para lo cual se deben aplicar técnicas de procesamiento digital de imágenes, las cuales están inmersas dentro de la Visión Artificial. Finalmente, para desarrollar el sistema se utilizó una metodología de programación común para desarrollar cualquier tipo de sistemas, conocida como metodología con enfoque en cascada. Debido a que se trata de un proyecto basado en Visión Artificial, para lo cual se requiere realizar mucha más investigación de tipo consulta que programación.es_ES
dc.format.extent136 p.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
dc.subject<INTELIGENCIA ARTIFICIAL (VISIÓN ARTIFICIAL)> <CLASIFICADOR EN CASCADA> <OCR> <ANPR> <SEMÁFOROS INTELIGENTES> <PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES> <LIBRERÍAS OPEN CV> <RED WIFI> <CÁMARAS IP> <VERIFICACIÓN DEL SISTEMA>es_ES
dc.titleDesarrollo de un sistema basado en visión artificial para el reconocimiento de matrículas vehiculares en el AEIRNNR de la UNL.es_ES
dc.typebachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones: TRABAJOS DE TITULACION AEIRNNR

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