Control de seguridad y acceso vehicular, mediante visión artificial

Autores/as

  • Juan Carlos Broncano Torres Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión
  • Mirtha Sussan Trejo de Ríos Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión
  • Héctor Alexis Herrera Vega Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión
  • Eugenio Evaristo Andrade Flores Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión

DOI:

https://doi.org/10.51431/bbf.v9i2.615

Palabras clave:

visión artificial, procesamiento de imágenes, MatLAB

Resumen

Objetivo: Elaborar un software de seguridad y acceso vehicular mediante algoritmos de reconocimiento de caracteres con ayuda de visión artificial. Materiales y métodos: Maqueta a escala de la puerta de ingreso N° 03, a la UNJFSC, dos cámaras con resolución de 640x480 y 1080x720, Imagen Acquisition Tool de Matlab, Windows Server y MySQL. El tipo de investigación fue descriptivo, con un diseño experimental, a un nivel aplicativo. Para medir el grado de robustez del software, se puso a prueba los siguientes parámetros: Ángulo de inclinación de la cámara respecto a la matrícula y tamaño de los caracteres. Resultados: Respecto al reconocimiento de las placas vehiculares se obtuvo, en la detección del patrón un 94% de exactitud y en la lectura de los caracteres un 92%, en todas las pruebas realizadas. Además, si colocamos la cámara con un ángulo de 35° respecto a la matricula obtenemos una eficacia en la lectura de los caracteres del 88%, mientras que si la colocamos de manera frontal conseguimos el 95%. Conclusiones: La aplicación creada optimiza eficientemente el sistema de seguridad y control de acceso, pues disminuye aproximadamente en un 87% el tiempo de congestión vehicular al momento de ingresar a las instalaciones. Por lo tanto, puede ser aplicada a cualquier institución que presente los mismos problemas.

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Publicado

2020-06-30

Cómo citar

Broncano Torres, J. C., Trejo de Ríos, M. S., Herrera Vega, H. A., & Andrade Flores, E. E. (2020). Control de seguridad y acceso vehicular, mediante visión artificial. Big Bang Faustiniano, 9(2). https://doi.org/10.51431/bbf.v9i2.615

Número

Sección

Artículos