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Autor(es):	Szklanny, Fernando Ignacio Maidana, Carlos Eduardo Gho, Edgardo Alberto Ferreyra Birón, Martín Rodríguez, Carlos Alberto
Título:	Obtención de data set a partir de imágenes capturadas del estacionamiento de UNLaM para su utilización en sistema experto de reconocimiento de imágenes
Director(es):	Szklanny, Fernando Ignacio Maidana, Carlos Eduardo
Descriptores y temas:	BANCOS DE DATOS ANALISIS DE DATOS PROCESAMIENTO DE DATOS SISTEMAS EXPERTOS
Editor:	Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas
Referencia sugerida:	Szklanny, F. I., Maidana, C. E., Gho, E. A., Ferreyra Birón, M. y Rodríguez, C. A. (2021). Obtención de data set a partir de imágenes capturadas del estacionamiento de UNLaM para su utilización en sistema experto de reconocimiento de imágenes (Informe C-218). Universidad Nacional de La Matanza. http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/1997
Resumen y filiaciones:	En la siguiente investigación se presentó un proyecto cuya finalidad fue la de crear una base de datos con las imágenes capturas en el estacionamiento de la Universidad Nacional de la Matanza, la base de datos creada con estas imágenes captadas a través de un sistema de cámaras crearían un dataset para utilizar en un sistema experto de reconocimiento de imágenes. El proyecto se vio cruzado por varios inconvenientes que derivaron en un cambio en el rumbo y termino con la instalación de cámaras en los parabrisas de los integrantes de la investigación con las cuales se captarían las imágenes. Para el análisis de la hipótesis planteada se modifico un programa ya existente y se comenzó a confeccionar un programa para segmentar de forma manual las patentes, para así comenzar a armar el acervo de datos. Una de las primeras hipótesis planteadas para el correcto reconocimiento de patentes es que, lo primero que se debe buscar en la imagen , es la posición del automóvil en la imagen, o dicho de otra manera, lo primero que se debe segmentar de la imagen es el automóvil. Toda la información segmentada que conforma este acervo es guardado en una carpeta acompañado de un archivo XML que "etiqueta" cada una de las respectivas imágenes dándole así un contexto a los datos. Es importante destacar que los distintos puntos que se buscaban alcanzar, como la creación de un acervo de datos y la detección de patentes en automóviles no se encuentra muy lejana de llevarse a cabo por completo: el acervo de datos puede crecer rápidamente debido a las herramientas desarrolladas, y si fue posible detectar automóviles con la red neuronal YOLO (You Only Look Once) , también será posible entrenar a la red neuronal para detectar patentes en los autos, tanto patentes vigentes desde 1994 a 2016 en la República Argentina como también las que respetan el formato MERCOSUR vigente desde abril de 2016. Otro punto a investigar es el comportamiento de redes neuronales similares para realizar la tarea de detección de objetos en tiempo real y poder compararla con YOLO, y por último resta investigar si la utilización de la red YOLO es útil en la detección de caracteres en tiempo real, o existe alguna alternativa para un problema que en teoría ya no es una desafío para el campo de la inteligencia artificial debido a las diversas redes neuronales que a lo largo de los años se desarrollaron para cumplir con este objetivo. Fil: Szklanny, Fernando Ignacio. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina. Fil: Maidana, Carlos Eduardo. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina. Fil: Gho, Edgardo Alberto. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina. Fil: Ferreyra Birón, Martín. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina. Fil: Rodríguez, Carlos Alberto. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
URI:	http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/1997
Aparece en las colecciones:	Investigaciones

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