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Sistema de reconocimiento de placas vehiculares para identificar infractores basado en requisitorias para los patrulleros inteligentes de la PNP-Lima
dc.contributor.advisor | Bernuy Alva, Augusto Ernesto | |
dc.contributor.advisor | Zambrano Loli, Gener Víctor | |
dc.contributor.author | Morón Casana, Brian Oswaldo | |
dc.contributor.author | Rodriguez Zeta, Pierre Altafini | |
dc.date.accessioned | 2023-11-27T13:51:02Z | |
dc.date.available | 2023-11-27T13:51:02Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12727/12932 | |
dc.description.abstract | El informe investigativo tuvo como premisa principal la implementación de un sistema destinado a identificar las placas de vehículos de posibles infractores mediante el uso de las cámaras instaladas en los patrulleros inteligentes, mediante la Dirección de Tecnología de Información y Comunicaciones (DIRTIC). Se utilizó un diseño de un algoritmo capaz de detectar imágenes de matrículas vehiculares para así clasificar los caracteres alfanuméricos y convertirlos a texto, implementando inteligencia artificial, con el propósito de mejorar y optimizar el procedimiento de detección de individuos presuntamente involucrados en actividades infractoras que transitan por las vías públicas y cuentan con requisitoria. Una vez fijado el transcurso a seguir se implementó un código fuente para detectar las imágenes sectorizando solo la placa vehicular, para ello se utilizó las redes neuronales convoluciones, de acuerdo a la premisa de obtener los caracteres de la placa y hacer la consulta en tiempo real en el sistema E-SINPOL asimismo mandar alertas al operador para que pueda intervenir de forma inmediata, en consecuencia solidificar una premisa basada en reducir los tiempos de intervención y aumentar el índice de intervenidos. Finalmente se obtuvo un sistema efectivo, basándonos en una arquitectura de software por medio de la metodología XP y la creación de una sólida base de datos utilizando SQL, lo cual permitió una solución satisfactoria que obtuvo una reducción significativa en los parámetros de precisión de caracteres, tiempo de detección, fiabilidad y tiempo de recomendación. | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.format.extent | 207 p. | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad de San Martín de Porres | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | es_PE |
dc.source | Repositorio Académico USMP | es_PE |
dc.source | Universidad San Martín de Porres - USMP | es_PE |
dc.subject | Inteligencia artificial | es_PE |
dc.subject | Redes neuronales convolucionales | es_PE |
dc.subject | Dirección de Tecnología de Información y Comunicaciones | es_PE |
dc.subject | Requisitoria | es_PE |
dc.title | Sistema de reconocimiento de placas vehiculares para identificar infractores basado en requisitorias para los patrulleros inteligentes de la PNP-Lima | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero de Computación y Sistemas | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad de San Martín de Porres. Facultad de Ingeniería y Arquitectura | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Computación y Sistemas | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01 | es_PE |
renati.advisor.dni | 10321499 | |
renati.advisor.dni | 09347129 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-4117-3728 | es_PE |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0001-5173-8337 | es_PE |
renati.author.dni | 75914989 | |
renati.author.dni | 74623041 | |
renati.discipline | 611066 | es_PE |
renati.juror | Figueroa Revilla, Jorge Martin | |
renati.juror | Toledo Cruz, Luis Enrique | |
renati.juror | Yamao, Eiriku | |
renati.juror | Palomino Guerrero, Carla Rocio | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_PE |
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Tesis de pregrado [207]