INTEGRANTES
Fajardo Urquizo Víctor Alexander
Manrique Julca Luis Angel
Silva Puma Henry Asidalio
DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA
Actualmente en el Perú existe una gran cantidad de automóviles, que circulan pese a tener en su historial una gran cantidad de papeletas e incluso algunos de estos automóviles se encuentran reportados como robados.
Este sistema plantea solucionar esta problemática, localizando cámaras que permitan detectar las placas de los automóviles que circulen por las autopistas en las cuales se han designado.
ALCANCE DEL SISTEMA
Con la ayuda del presente proyecto, buscamos solucionar el problema de identificar vehículos que tienen infracciones y circulan sin ningún problema. Además, se puede colaborar con la DIROVE para la detección de autos robados.
SELECCIÓN DE LA TÉCNICA PARA RESOLVER EL PROBLEMA
Este proyecto se basará en la implementación de un software en el lenguaje de programación Python que contará con las siguientes herramientas:
• OpenCV
• Anaconda
Además, se hará uso de distintos tipos de algoritmos:
• Algoritmo de Segmentación
• Algoritmo de Identificación
• Algoritmo de Clasificación
• Machine Learning
• Algoritmo Surf
• Haar Cascade
• Algoritmo OCR (Optical Character Recognition)
Para el reconocimiento de los caracteres, se utilizaron tres técnicas:
1) Comparación de plantillas
2) Clasificador Bayesiano
3) Redes Neuronales Artificiales
PAPERS
Agbemenu, A., Yankey, J. y Addo, E. (2018). An Automatic Number Plate Recognition System using OpenCV and Tesseract OCR Engine. International Journal of Computer Applications. Vol. 180, Núm. 43.
Seibel, H., Goldenstein, S. y Rocha, A. (2017). Eyes on the Target: Super-Resolution and License-Plate Recognition in Low-Quality Surveillance Videos. IEEE Access. Vol. 5, pp. 20020-20035.
Yepez, J. y Ko, S. (2018). Improved license plate localisation algotirhm base don morphological operations. IET Intelligent Transport Systems. Vol. 12, Núm. 6, pp. 542-549.