Entrenamiento del modelo YOLO para detección de una placa vehicular previamente capturada en imagen o video y aplicación de OCR para obtención de sus caracteres

Los avances en el campo del aprendizaje profundo resultado de la cantidad de datos que se generan de forma diaria y de la capacidad de procesamiento de estos, han permitido desarrollar modelos pre-entrenados de código abierto, a los cuales se les puede aplicar transferencia de aprendizaje para realizar tareas específicas. Claro ejemplo de esto es el modelo YOLO para la detección de objetos, área que tradicionalmente usa tecnologías de visión artificial, pero que con el uso de aprendizaje profundo ha presentado mejoras en la extracción de características, dado que, este proceso se realiza de forma automática. Por lo que, el presente estudio entrena al modelo YOLO en su séptima versión para detectar placas vehiculares capturadas con anterioridad en ficheros tipo imagen o video, y lo complementa con la tecnología conocida como reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para extraer y retornar los caracteres de la misma.

• 1. Verfasser: Peñafiel Falcón, Steven Danny (author)
• Format: bachelorThesis
• Veröffentlicht: 2022
• Schlagworte: Detección de objetos; inteligencia artificial; reconocimiento de formas; sistemas ópticos de reconocimiento de caracteres
• Online Zugang: https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/27440