Este proyeto es el prototipo de un sistema de detección de placas vehiculares usando Raspberry Pi , transmitiendo la información desde un dataset con diversas imágenes sobre placas vehículos particulares, la cual reflejan los datos desde una ventana emergente desde el sistema Raspberry Pi desarrollado en lenguaje Python, a partir de los métodos como el de umbralizacion y morfología de imágenes que aumenta de una forma muy efectiva en la recolección de datos de la imagen insertada, por otra parte, las pruebas realizadas para la funcionalidad y viabilidad de los datos obtenidos por el prototipo IoT que aportaron en el mejoramiento continuo de este. Los resultados arrojaron un óptimo funcionamiento en los tiempos de respuesta considerados en la comunicación del hardware y software, además del fácil manejo de la interfaz donde el usuario puede hacer un análisis constante de cualquier placa del vehículo asociado.
Logros Destacados:
1. Detección de Placas: Se desarrollo un algoritmo de detección de placas efectivo, lo que te permitió identificar y extraer con precisión las placas de los vehículos en las imágenes capturadas.
2. Reconocimiento de Caracteres: Se implemento técnicas de reconocimiento de caracteres para extraer la secuencia de caracteres de las placas vehiculares detectadas.
3. Almacenamiento de Datos: Se configuro un sistema para almacenar los datos de las placas detectadas en una base de datos o archivo, lo que permitirá el seguimiento y análisis de datos a largo plazo.
4. Aprendizaje de Visión por Computadora: A lo largo del proyecto, adquiri un conocimiento sólido en visión por computadora, procesamiento de imágenes y detección de objetos, lo que representa un logro significativo.
12. Potencial de Mejora: se pudo identificar áreas de mejora para futuras iteraciones del sistema, como la optimización de algoritmos o la incorporación de técnicas de aprendizaje profundo.
Tecnologías Utilizadas:
- Python
- OpenCv
- Raspberry Pi
- Pytesseract – OCR