Mostrar el registro sencillo del ítem
Estudio para la implementación de visión artificial al control de estacionamiento vehicular de organismo público
dc.creator | Cejas, Marcelo Oscar | |
dc.creator | Gonella, Javier Nicolás | |
dc.creator | Panero, Javier Guillermo | |
dc.creator | Sensini, Fabián Marcelo | |
dc.date.accessioned | 2024-02-19T14:20:30Z | |
dc.date.available | 2024-02-19T14:20:30Z | |
dc.date.issued | 2019-10-10 | |
dc.identifier.isbn | 9789504201939 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12272/9514 | |
dc.description.abstract | Existe gran cantidad de investigaciones sobre el desarrollo de técnicas de detección, seguimiento de vehículos y asistencia al conductor (Ozbay, S. et al. 2005). En el presente trabajo se resalta el uso de técnicas de visión artificial y procesamiento de imágenes para resolver problemas que son de gran importancia en la actualidad: tal es el caso de estacionamiento vehicular en entidades públicas de dimensiones medias a grandes. Las imágenes obtenidas de una cámara de alta resolución son procesadas con el fin que una máquina pueda asimilar todos los elementos de la imagen, es así cómo se concibe la visión artificial como el “proceso de extracción de información del mundo físico a partir de imágenes utilizando para ello un computador” (Cha, K. et al. 1992). Para llegar al resultado deseado, se plantea una serie de etapas, que van desde el reconocimiento de un vehículo hasta obtener el texto de la matrícula mediante el reconocimiento automático de placas de patente (Automatic License Plate Recognition, ALPR) que es la técnica de obtención de la patente a partir de una imagen o serie de imágenes (Moretti, I. et al. 2016). Además, para un mayor control de espacios disponibles en el estacionamiento, es posible utilizar reconocimiento de patrones y sensores, para luego ir asignando de manera estadística la ubicación a los nuevos vehículos que ingresan al predio del organismo. | es_ES |
dc.format | es_ES | |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.rights | openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | * |
dc.rights.uri | Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional | * |
dc.subject | Gestión de estacionamiento | es_ES |
dc.subject | ALPR | es_ES |
dc.title | Estudio para la implementación de visión artificial al control de estacionamiento vehicular de organismo público | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | es_ES |
dc.description.affiliation | Cejas, Marcelo Oscar. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María. Ingeniería en Electrónica. Argentina. | es_ES |
dc.description.affiliation | Gonella, Javier Nicolás. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María. Ingeniería en Electrónica. Argentina. | es_ES |
dc.description.affiliation | Panero, Javier Guillermo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María. Ingeniería en Electrónica. Argentina. | es_ES |
dc.description.affiliation | Sensini, Fabián Marcelo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María. Ingeniería en Electrónica. Argentina. | es_ES |
dc.description.peerreviewed | Peer Reviewed | es_ES |
dc.type.version | publisherVersion | es_ES |
dc.rights.use | CC-BY-NC-SA | es_ES |