Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/13673
Título : | Implementación de un prototipo de sistema para supervisión de lugares exclusivos para personas con discapacidad en parqueaderos públicos usando visión artificial. |
Autor : | Guamán Guayanlema, Jhonatan Adrian |
Director(es): | Tinajero León, José Luis |
Tribunal (Tesis): | Hernández Ambato, Jorge Luis |
Palabras claves : | TECNOLOGÍA Y CIENCIAS DE LA INGENIERÍA;INTELIGENCIA ARTIFICIAL;VISIÓN ARTIFICIAL;DISCAPACIDADES;DETECCIÓN DE PLACA VEHICULAR;SENSORES FOTOELÉCTRICOS;ADQUISICIÓN DE IMÁGENES;PROCESAMIENTO DE IMÁGENES;ILUMINACIÓN |
Fecha de publicación : | 29-nov-2019 |
Editorial : | Escuela Superior Politécnica de Chimborazo |
Citación : | Guamán Guayanlema, Jhonatan Adrian. (2019). Implementación de un prototipo de sistema para supervisión de lugares exclusivos para personas con discapacidad en parqueaderos públicos usando visión artificial. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba. |
Identificador : | UDCTFIYE;108T0310 |
Abstract : | The objective of the work was to implement a prototype system for supervision of exclusive parking zones for people with disabilities in public parking lots using artificial vision. This system consists of a sensing stage, implemented by two pairs of E-R photoelectric sensors and linear displacement control for the camera, through a Nema 17 motor and an A4988 driver. This part performs the detection of the vehicle in each parking lot using sensors and consequently the positioning of the camera. Then the artificial vision stage, divided into two branches, the detection stage of the characteristic logo of people with disabilities and the detection of the vehicles license plates. Once the vehicle has been detected, shots are taken through the camera and images processing is carried out to recognize the logo and vehicle license plate, as required. The last stage consists of a warning alarm using a 6-tone standard siren, activating in the event that the characteristic logo is not recognized by the visual system. The solution for the problem of social assistance for people with disabilities was achieved, this through the tests carried out for each of the mentioned stages. For vehicle sensing, 94% and 96% reliability were achieved for sensor 1 and 2 respectively. For the evaluation of the visual system, 81.25% of effectiveness was achieved in the detection of the logo and 79.17% for the detection of plates, percentages being admitted, considering that there is an uncontrolled environment and lighting. The use of inductive loop detection, application of neural networks is recommended to improve system learning, sending information from plates to servers of the National Transit Agency (ANT) and alarm of custom voice commands. |
Resumen : | El objetivo del trabajo fue implementar un prototipo de sistema para supervisión de lugares exclusivos para personas con discapacidad en parqueaderos públicos usando visión artificial. Este sistema consta de una etapa de sensado, implementada por dos pares de sensores fotoeléctricos E-R y control de desplazamiento lineal para cámara, a través de un motor Nema 17 y un driver A4988. Esta parte realiza la detección del vehículo en cada estacionamiento usando sensores y consecuentemente el posicionamiento de la cámara. A continuación, la etapa de visión artificial, dividida en dos ramas, la etapa de detección del logotipo característico de personas con discapacidad y la de detección de placas vehiculares. Una vez detectado el vehículo, se procede a tomar capturas a través de la cámara y se realiza el procesamiento de imágenes para el reconocimiento de logotipo y placa vehicular, de acuerdo a lo requerido. La última etapa consta de un aviso por alarma usando una sirena estándar de 6 tonos, activándose en el caso de que el logotipo característico no sea reconocido por el sistema visual. Se logró la solución al problema de ayuda social para personas con discapacidad, esto a través de las pruebas realizadas para cada una de las etapas mencionadas. Para el sensado de vehículos se logró un 94% y 96% de confiabilidad para el sensor 1 y 2 respectivamente. Para la evaluación del sistema visual, se logró un 81,25% de efectividad en la detección del logotipo y un 79,17% para la detección de placas, siendo porcentajes admitidos, considerando que se cuenta con un ambiente e iluminación no controlado. Se recomienda el uso de detección de lazo inductivo, aplicación de redes neuronales para mejorar el aprendizaje del sistema, envío de información de placas a servidores de la Agencia Nacional de Tránsito (ANT) y alarma con comandos de voz personalizados. |
URI : | http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/13673 |
Aparece en las colecciones: | Ingeniero en Electrónica, Control y Redes Industriales; Ingeniero/a en Electrónica y Automatización |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
---|---|---|---|---|
108T0310.PDF | 1,93 MB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons