Desarrollo de una aplicación de segmentación y preprocesamiento de imágenes, para un sistema de detección de parqueos libres
En nuestro entorno observamos un sin número de necesidades que no poseen solución, buscar y no encontrar un estacionamiento justo en el momento que lo requerimos genera tráfico, esto crea un problema y aún en nuestro entorno este no posee solución. Por ejemplo, en la Universidad UTE existe una gran...
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| Autor principal: | |
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| Format: | bachelorThesis |
| Idioma: | spa |
| Publicat: |
2019
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| Matèries: | |
| Accés en línia: | http://repositorio.ute.edu.ec/handle/123456789/18902 |
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Afegir etiqueta | Sumari: | En nuestro entorno observamos un sin número de necesidades que no poseen solución, buscar y no encontrar un estacionamiento justo en el momento que lo requerimos genera tráfico, esto crea un problema y aún en nuestro entorno este no posee solución. Por ejemplo, en la Universidad UTE existe una gran desigualdad entre: la cantidad de vehículos que ingresan a un parqueadero y la cantidad de plazas de parqueo que están disponibles en ese momento; y se podría decir que la comunidad universitaria requiere obtener de alguna manera la información del estado de un parqueo en específico o determinar si una plaza de parqueo ubicada en “x” parte se encuentra libre u ocupada, esto para evitar futuro malestar o tráfico dentro de la universidad. Al basarnos en proyectos ya propuestos o desarrollados, una buena alternativa para obtener una solución a este problema sería: determinar el estado de cualquier plaza de parqueo por medio de procesamiento de imágenes y algún tipo de aprendizaje automático. Este trabajo implementa la solución al problema utilizando la siguiente alternativa: Se obtuvo una imagen completa del parqueadero, esta se puede adquirir desde un dispositivo en tiempo real, la imagen se segmentó en espacios de parqueo ya sea que estos espacios estén vacíos u ocupados. Continuamente a las imágenes ya segmentadas se les aplicó procesamiento de imágenes mediante la aplicación de métodos, algoritmos o procesos que comprueban características, dimensiones, formas, colores y toda información que podamos adquirir, esto con el fin de visualizar y entender de mejor manera las imágenes. De manera manual, nosotros podemos entrenar al computador con imágenes que representan una plaza de parqueo vacía o llena, y con ayuda de WEKA creamos un modelo predictivo, este modelo posteriormente con una nueva imagen completa del parqueadero clasifica las imágenes “plazas de parqueo” en vacías o llenas. Es decir, lo que se logra es la creación de un sistema de detección automática de puestos libres en parqueaderos que aplica visión computarizada con aprendizaje automático y procesamiento de imágenes. Este sistema es parte de un proyecto mayor, y se enlaza con un sistema web por medio de RESTful Web Servicies y base de datos, se trata de un sistema web, el cual proporciona las imágenes del parqueadero completo y el posicionamiento de las plazas de parqueo que lo conforman, utilizando un enlace de ida y vuelta. A nuestro sistema se le envía las imágenes de una forma continua, para lograr nuestro objetivo seguimos el siguiente procedimiento: segmentamos, procesamos y enviamos de vuelta el resultado obtenido. |
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