Implementación de un prototipo de sistema para supervisión de lugares exclusivos para personas con discapacidad en parqueaderos públicos usando visión artificial.
El objetivo del trabajo fue implementar un prototipo de sistema para supervisión de lugares exclusivos para personas con discapacidad en parqueaderos públicos usando visión artificial. Este sistema consta de una etapa de sensado, implementada por dos pares de sensores fotoeléctricos E-R y control de...
Gorde:
| Egile nagusia: | |
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| Formatua: | bachelorThesis |
| Hizkuntza: | spa |
| Argitaratua: |
2019
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| Gaiak: | |
| Sarrera elektronikoa: | https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/13673 |
| Etiketak: |
Etiketa erantsi
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Etiketa erantsi | Gaia: | El objetivo del trabajo fue implementar un prototipo de sistema para supervisión de lugares exclusivos para personas con discapacidad en parqueaderos públicos usando visión artificial. Este sistema consta de una etapa de sensado, implementada por dos pares de sensores fotoeléctricos E-R y control de desplazamiento lineal para cámara, a través de un motor Nema 17 y un driver A4988. Esta parte realiza la detección del vehículo en cada estacionamiento usando sensores y consecuentemente el posicionamiento de la cámara. A continuación, la etapa de visión artificial, dividida en dos ramas, la etapa de detección del logotipo característico de personas con discapacidad y la de detección de placas vehiculares. Una vez detectado el vehículo, se procede a tomar capturas a través de la cámara y se realiza el procesamiento de imágenes para el reconocimiento de logotipo y placa vehicular, de acuerdo a lo requerido. La última etapa consta de un aviso por alarma usando una sirena estándar de 6 tonos, activándose en el caso de que el logotipo característico no sea reconocido por el sistema visual. Se logró la solución al problema de ayuda social para personas con discapacidad, esto a través de las pruebas realizadas para cada una de las etapas mencionadas. Para el sensado de vehículos se logró un 94% y 96% de confiabilidad para el sensor 1 y 2 respectivamente. Para la evaluación del sistema visual, se logró un 81,25% de efectividad en la detección del logotipo y un 79,17% para la detección de placas, siendo porcentajes admitidos, considerando que se cuenta con un ambiente e iluminación no controlado. Se recomienda el uso de detección de lazo inductivo, aplicación de redes neuronales para mejorar el aprendizaje del sistema, envío de información de placas a servidores de la Agencia Nacional de Tránsito (ANT) y alarma con comandos de voz personalizados. |
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