Diseño, desarrollo y evaluación de un sistema de visión artificial, para el reconocimiento automático de matrículas

Abstract

[ES] En el presente trabajo final de master se desarrolla un sistema de reconocimiento automático de matrículas de bajo coste para la gestión de vehículos en máquinas automáticas de lavado, basado en visión artificial. El sistema se basa en la búsqueda de matrículas de vehículos en una imagen, de la cual se extraen los números y letras mediante el reconocimiento de caracteres, para posteriormente gestionar los vehículos en una instalación de lavado, según las necesidades de los clientes. El sistema se desarrolla en Linux, mediante lenguaje de programación C++ y librerías de código abierto OpenCV, de manera que puede ser utilizado en sistemas de control embebidos basados en Linux. El entorno de programación empleado es Visual Studio Code. Para la evaluación de este sistema de reconocimiento de matrículas se utiliza Raspberry Pi 3 Modelo B como herramienta de control.

[CA] En aquest treball final de màster es desenvolupa un sistema de reconeixement automàtic de matrícules de baix cost per a la gestió de vehicles en màquines automàtiques de neteja, basat en visió artificial. El sistema es basa en la cerca de matrícules de vehicles en una imatge, de la qual s'extrauen els números i lletres a través del reconeixement de caràcters, per a posteriorment gestionar els vehicles en una instal·lació de neteja, segons les necessitats dels clients. El sistema es desenvolupa en Linux, mitjançant llenguatge de programació C++ i llibreries de codi obert OpenCV, de manera que pot ser utilitzat en sistemes de control integrat basats en Linux. L'entorn de programació emprat és Visual Studio Code. Per a l'avaluació d'aquest sistema de reconeixement de matrícules s'utilitza Raspberry Pi 3 Model B com a eina de control.

[EN] This master thesis presents the development of a low-cost automatic number plate recognition for the management of vehicles in automatic washing machines based on computer vision. The system searches for vehicle number plates in an image, from which numbers and letters are extracted using character recognition, so that vehicles can subsequently be managed in a washing facility following client needs. The recognition platform was developed in a Linux operative system, using the C++ programming language and open source OpenCV libraries, so that it can be used in Linux-based embedded control systems. The work was performed using the Visual Studio Code programming environment, and the Raspberri Pi 3 Model B was used as a control system for the development of this automatic number plate recognition system.