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dc.contributor.advisorBernuy Alva, Augusto Ernesto
dc.contributor.advisorZambrano Loli, Gener Víctor
dc.contributor.authorMorón Casana, Brian Oswaldo
dc.contributor.authorRodriguez Zeta, Pierre Altafini
dc.date.accessioned2023-11-27T13:51:02Z
dc.date.available2023-11-27T13:51:02Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12727/12932
dc.description.abstractEl 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.formatapplication/pdfes_PE
dc.format.extent207 p.es_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad de San Martín de Porreses_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Académico USMPes_PE
dc.sourceUniversidad San Martín de Porres - USMPes_PE
dc.subjectInteligencia artificiales_PE
dc.subjectRedes neuronales convolucionaleses_PE
dc.subjectDirección de Tecnología de Información y Comunicacioneses_PE
dc.subjectRequisitoriaes_PE
dc.titleSistema de reconocimiento de placas vehiculares para identificar infractores basado en requisitorias para los patrulleros inteligentes de la PNP-Limaes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Computación y Sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad de San Martín de Porres. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaes_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Computación y Sistemases_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01es_PE
renati.advisor.dni10321499
renati.advisor.dni09347129
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-4117-3728es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-5173-8337es_PE
renati.author.dni75914989
renati.author.dni74623041
renati.discipline611066es_PE
renati.jurorFigueroa Revilla, Jorge Martin
renati.jurorToledo Cruz, Luis Enrique
renati.jurorYamao, Eiriku
renati.jurorPalomino Guerrero, Carla Rocio
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_PE


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