Autor: Jorge Saul Castillo Jaimes
Objetivo: Crear un sistema que permita el reconocimiento de placas de los vehículos que ingresan a los parqueaderos de la Universidad Industrial de Santander.
- Dataset: El dataset usado para realizar el reconocimiento de los caracteres de las placas es una mezcla entre char74k y uno elaborado utilizando las normas colombianas para las placas.
- Método: El método empleado en el desarrollo del sistema fue seguir la ideología de un ALPR (Captura de la imagen, RoI, Transformación de la imagen, Reconocimiento de caracteres)
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Los códigos usados para el desarrollo del sistema se dividen en:
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Creación de nuevos datos del dataset: GenerarDatosPlacas.ipynb Código en Python que permitió crear nuevos datos a raíz de los ya existentes. Los datos previos se guían de un documento técnico del ministerio del transporte en donde se especifican las dimensiones de las placas así como las formas de los caracteres que le conforman.
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Creación de un sistema para poder clasificar/identificar los caracteres que conforman la placa: GenerarPesos_Clasificadores.ipynb Código en Python en el cual se desarrollo una red convolucional basada en el modelo LeNet-5 para ayudara a identificar los caracteres que componían las placas; así como también su comparación respectiva frente a otros métodos como Random Forest y KNN.
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Identificación de la placa: LecturaPlaca.ipynb Código en Python principal. Es el que se encarga de obtener una imagen o video (desde el repositorio o dataset), tomar la región de interés y posteriormente adquirir los caracteres, pasarlos por la red convolucional y dar el resultado de que placa es posiblemente.
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## Videos informativos
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Funcionamiento parcial, en Raspberry Pi3: (Video Youtube)[https://www.youtube.com/watch?v=cPiWHs5UfCQ]
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Explicación del funcionamiento del sistema.