Prototipo de reconocimiento de placas de vehículos para el monitoreo y control de accesos a las instalaciones del centro educativo “Reinvented Santa Clara”

En la actualidad debido a la gran crisis de seguridad que atraviesa el país es una prioridad desarrollar e implementar diversos mecanismos de seguridad en puntos vulnerables de la sociedad. El control vehicular es importante en los centros educativos como las escuelas primarias donde la población de niños y maestros es vulnerable ya que existe un constante ingreso y salida de vehículos para dejar y retirar a los estudiantes. El presente documento describe el proceso de desarrollo de un prototipo hardware y software para el reconocimiento de placas que es un identificador único de cada vehículo, esto utilizando redes neuronales convolucionales, este prototipo permite analizar en tiempo real las evidencias capturadas por la cámara instalada, mediante el uso del protocolo RSTP, esto se hace con el fin de mantener un registro constante de los vehículos que se acercan al ingreso del centro educativo y determinar si el vehículo está o no autorizado para el ingreso, se logra esto con el uso de las librarías Yolo V4, Tensorflow y Keras, que contienen las operaciones necesarias para generar un modelo de reconocimiento automático y en tiempo real. Este modelo esta desarrollado bajo las condiciones particulares del centro educativo Reinvented Santa Clara, lugar donde se recolecto información para generar el dataset que sirvió en el entrenamiento de la red y se logró obtener un 95% de precisión en la identificación de placas.

• Autor principal: Fernández Zurita, Nathaly Silvana (author)
• Otros Autores: Taco Yánez, Oscar Daniel (author)
• Formato: bachelorThesis
• Publicado: 2024
• Materias: REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES; RECONOCIMIENTO DE PLACAS; TENSORFLOW; YOU ONLY LOOK ONCE; RECONOCIMIENTO ÓPTICO DE CARACTERES
• Acceso en línea: https://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/38297