Detección y registro de placas vehiculares aplicando visión por computadora para acceder a las instalaciones universitarias UPSE

Abstract

El presente proyecto de desarrollo de una aplicación de gestión y monitoreo vehicular para la UPSE, haciendo uso de redes neuronales convolucionales con el objetivo de automatizar parcialmente parte del registro de acceso vehicular y mejorar la precisión y eficiencia en el registro de placas. Las tecnologías empleadas para el caso son YOLOv8n en la detección de placas vehiculares, Py-Tesseract OCR en el reconocimiento óptico de caracteres y OpenCV en el procesamiento de imágenes. El sistema resultante permite realizar un seguimiento histórico de los vehículos que ingresan al campus universitario, además de obtener información detallada de los mismos mediante la página web de la ANT. Este proyecto sustituye los procesos de registro manual basado en registros en papel por una solución digital más eficiente, fortaleciendo el control de acceso vehicular con una base de datos que facilita la verificación y el libre ingreso de los vehiculos que ya se han registrado anteriormente.