Detección de placas vehiculares mediante modelo de clasificador en cascada basado en lenguaje Python
| Autor: | Carlos Vicente Niño Rondón, Diego Andrés Castellano Carvajal, Sergio Alexander Castro Casadiego, Byron Medina Delgado, Dinael Guevara Ibarra |
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| Jazyk: | Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2021 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Ecomatemático, Vol 12, Iss 1, Pp 41-53 (2021) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 17948231 1794-8231 |
| DOI: | 10.22463/17948231.3068 |
| Popis: | La detección de placas vehiculares empleando técnicas de aprendizaje automático mejora los procesos de rastreo, seguimiento y seguridad. Se presenta el desarrollo de un modelo de clasificador en cascada para la detección de placas vehiculares, utilizando las herramientas de Python, OpenCV y Cascade Trainer GUI, basadas en código abierto. Las imágenes utilizadas para el procesamiento fueron capturadas mediante una cámara para Raspberry Pi conectada a la placa embebida, en diversos puntos de la zona céntrica de la ciudad fronteriza de Cúcuta, Colombia; posteriormente enviadas a una computadora personal y redireccionadas mediante transformaciones geométricas; y para garantizar el alto rendimiento del sistema de clasificación, se aplican procesos de aumentado de datos, pasando de 245 a 1867 imágenes para el entrenamiento del detector en cascada. El modelo de clasificación tardó 17.4 minutos en crearse, y se probó con imágenes y videos en ambientes reales de la ciudad de Cúcuta, logrando la detección de placas vehiculares de matrículas colombianas y venezolanas con una efectividad del 90.26%. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
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