dor_id: 45302

506.#.#.a: Público

590.#.#.d: Los artículos enviados a la revista "Journal of Applied Research and Technology", se juzgan por medio de un proceso de revisión por pares

510.0.#.a: Scopus, Directory of Open Access Journals (DOAJ); Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex); Indice de Revistas Latinoamericanas en Ciencias (Periódica); La Red de Revistas Científicas de América Latina y el Caribe, España y Portugal (Redalyc); Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT); Google Scholar Citation

561.#.#.u: https://www.icat.unam.mx/

650.#.4.x: Ingenierías

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351.#.#.a: Artículos

harvesting_group: RevistasUNAM

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245.1.0.a: Automatic system for localization and recognition of vehicle plate numbers

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506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-SA 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico gabriel.ascanio@icat.unam.mx

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001.#.#.#: 074.oai:ojs2.localhost:article/610

041.#.7.h: eng

520.3.#.a: Se propone un sistema de identificación de placas vehiculares que facilite y agilice la identificación de las mismas a través de redes neuronales, una vez que han sido obtenidas las características de la placa por medio de una imagen tomada con una cámara fotográfica digital. El sistema propuesto consiste de dos procesos El proceso de entrenamiento y el proceso de reconocimiento. El proceso de reconocimiento consiste en la localización de la placa dentro de la imagen capturada, la binarización de la misma, la segmentación de los símbolos por medio de la técnica de etiquetamiento, la codificación de los símbolos segmentados y el reconocimiento de los mismos usando las redes neuronales previamente entrenadas por el proceso de entrenamiento. El proceso de entrenamiento por su parte consiste de la creación de la base de datos y el entrenamiento de las redes neuronales multicapas. El funcionamiento del sistema global se evaluó usando el porcentaje de acierto de reconocimiento de los símbolos (números y letras) de las placas correspondientes a 310 imágenes capturadas. Los resultados obtenidos muestran que aproximadamente en un 91.5% de las imágenes se han localizado correctamente la posición de la placa. Por su parte el porcentaje de acierto en el reconocimiento de los dígitos y letras en la placa, se estimaron separadamente, obteniéndose porcentaje de reconocimiento de aproximadamente 95.5% y 91.6% respectivamente, mientras que el reconocimiento global de las placas consistentes de 3 números y 3 letras es de 91.2%. De los resultados obtenidos podemos concluir que el sistema propuesto funciona acertadamente y podría ser empleado en diversos sistemas que requieran detección automática de placas.

773.1.#.t: Journal of Applied Research and Technology; Vol. 1 Núm. 01

773.1.#.o: https://jart.icat.unam.mx/index.php/jart

022.#.#.a: ISSN electrónico: 2448-6736; ISSN: 1665-6423

310.#.#.a: Bimestral

264.#.1.b: Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología, UNAM

doi: https://doi.org/10.22201/icat.16656423.2003.1.01.610

harvesting_date: 2023-11-08 13:10:00.0

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245.1.0.b: Automatic system for localization and recognition of vehicle plate numbers

last_modified: 2024-03-19 14:00:00

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