Sistema de control para distribución de combustibles mediante la identificación de placas en vehículos utilizando visión artificial

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Título : Sistema de control para distribución de combustibles mediante la identificación de placas en vehículos utilizando visión artificial
Autor : Anasi Nasimba, Rony Andrés
Martínez Arellano, German Andrés
Director de Tesis: Celi Sánchez, Carmen Johanna
Resumen traducido: The recognition of vehicle plates by its acronym in English ALPR is an important advance in the field of artificial vision, to identify and read the characters of a license plate, the applications based on this technology are applied in various fields such as security and control. The present work develops a system of identification and control of vehicles in the fuel supply by means of the Jetson Nano 4GB development card with the use of convolutional neural networks and artificial vision, for the creation of the neural network was supported by CNN Mobilnet v2 modifying and retraining it in Google Colab reducing the complexity of the network optimizing the inference processes to later send the model to the Jetson Nano card that contains a series of Nvidia's own libraries such as Jetson Utilies which is integrated by TensorRT, CUDA , VPI among others. The control process is carried out by creating files with a .CVS extension in which the vehicle license plate is stored in text format to send the information to a server that is in charge of checking if there is repetition and, if there is, sending an alert via email. The implementation of the system in controlled environments, its effectiveness was verified with results greater than 90% in the detection and control of vehicles.
Resumen : El reconocimiento de placas de vehículos por sus siglas en ingles ALPR es un avance importante en el campo de la visión artificial, para identificar y leer los caracteres de una matrícula, las aplicaciones en base a esta tecnología se aplican en diversos campos como la seguridad y control. El presente trabajo desarrolla un sistema de identificación y control de vehículos en el abastecimiento de combustible por medio de la tarjeta de desarrollo Jetson Nano 4GB con el uso de redes neuronales convolucionales y visión artificial, para la creación de la red neuronal se apoyó en la CNN Mobilnet v2 modificándola y reentrenándola en Google Colab disminuyendo la complejidad de la red optimizando los procesos de inferencia para posteriormente enviar el modelo a la tarjeta Jetson Nano que contiene una serie de librerías propias de Nvidia como es Jetson Utilies el cual está integrado por TensorRT, CUDA, VPI entre otras. El proceso de control se realiza creando archivos con extensión .CVS en el cual almacena la placa del vehículo en formato texto para enviar la información a un servidor que se encarga de comprobar si existe repitencia y de haberlo enviar una alerta vía correo electrónico. La implementación del sistema en ambientes controlados se comprobó su eficacia con resultados mayores al 90% en la detección y control de vehículos.
Palabras clave : ELECTRÓNICA Y AUTOMATIZACIÓN
ANÁLISIS DE SISTEMAS
PROGRAMAS PARA COMPUTADOR
CONTROL AUTOMÁTICO
ABASTECIMIENTO DE COMBUSTIBLE
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Fecha de publicación : mar-2023
URI : http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/24505
Idioma: spa
Pertenece a las colecciones: Grado

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