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Jairo R. Jácome Tinoco, Alexandra O. Pazmiño Armijos, Javier J. Gavilanes
En esta investigación se desarrolló un sistema en tiempo real encajado usando frambuesa Pi3 (una computadora de tablero reducido), que es un equipo con una c ámara colocada en puntos estratégicos de los brazos mecánicos en la entrada principal y salida de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, este equipo captura imágenes de los vehículos que entran y salen del campus y la información se extrae a través de la implementación de un algoritmo de segmentación escrito en lenguaje de programación Pythony la colaboración de visión artificial las librerías ofrecen OpenCV, se aplicaron técnicas de procesamiento para extraer la placa del vehículo de la escenografía del lugar. Entonces, un algoritmo de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) también conocido comoK-Nearest vecinos (KNN) se aplicó, que después de una fase de formación es capaz de identificar Letras y números en las placas de automóvil, la información se almacena en la base de datos de entrada y es se eliminan cuando el automóvil sale del campus
In this research a embedded real-time system was developed by using Raspberry Pi3 (a reduced board computer), whichis an equipment with a camera placed in strategic points of the mechanic arms at the main entrance and exit of Escuela SuperiorPolit ́ecnica de Chimborazo, this equipment captures images of vehicles that enter and exit the campus and the information isextracted through the implementation of a segmentation algorithm written in Python programming language and the collaborationof artificial vision bookstores offered by OpenCV, processing techniques were applied to extract the vehicle plate from the locationscenery. Then, an Optical Character Recognition (OCR) algorithm also known as K-Nearest Neighbours (KNN) was applied, whichafter a training phase is able to identify letters and numbers on the automobile plates, the information is stored in the entrancedatabase and it is deleted when the automobile exits the campus
