Resumen de Control de acceso vehicular mediante machine learning

Luis Manuel Palmera Quintero, Miguel Alberto Rincón Pinzón, Luís Octavio Ramírez Orellano

• español

  El lograr aplicar técnicas de machine learning implica usar tecnología que apunte a la innovación y que brinden a las empresas ciertas ventajas estratégicas frente a la competencia que enfrentan. El propósito de esta investigación es desarrollar un sistema de reconocimiento de patrones para identificar placas vehiculares que utilice técnicas de aprendizaje automático para controlar el ingreso de vehículos a las instalaciones de la Universidad. La metodología utilizada es Scrum, permitiendo un trabajo cíclico incremental “sprints”, en la que se contó con tiempos cortos en donde se realizó un número de tareas, logrando una planificación y control del desarrollo del proyecto, cumpliendo con tareas programadas, interviniendo tres roles el scrum master, el producto owner y el team. La solución está construida por un conjunto de pequeños servicios, para garantizar la reusabilidad, escalabilidad, flexibilidad y todas las ventajas que nos brinda una arquitectura por microservicios. Los resultados del desarrollo tecnológico en la investigación permitieron demostrar que es posible identificar y reconocer las placas con precisión y rapidez utilizando modelos y algoritmos de aprendizaje automático, logrando superar dificultades que incluyen diversas condiciones de imagen, detección y segmentación precisas de matrículas, así como la adaptabilidad del sistema a diversas fuentes, tamaños y estilos de matrículas.

• English

  Being able to apply machine learning techniques involves using technology that aims at innovation and that provides companies with certain strategic advantages over the competition they face. The purpose of this research is to develop a pattern recognition system to identify vehicle license plates that uses machine learning techniques to control the entry of vehicles into University facilities. The methodology used is Scrum, allowing cyclical incremental work "sprints", in which there were short times where a number of tasks were carried out, achieving planning and control of the development of the project, fulfilling scheduled tasks, intervening three roles the scrum master, the product owner and the team. The solution is built by a set of small services, to guarantee reusability, scalability, flexibility and all the advantages that a microservices architecture offers us. The results of the technological development in the research made it possible to demonstrate that it is possible to identify and recognize license plates accurately and quickly using machine learning models and algorithms, managing to overcome difficulties that include various image conditions, accurate detection and segmentation of license plates, as well as the system adaptability to various fonts, sizes and styles of license plates.