Sistema de detección automático de placas de matrícula en tiempo real

Abstract

Uno de los campos de aplicación más extendidos de las Redes Neuronales Convolucionales, es el de la Visión Artificial (VA). Los avances en este espacio se están sucediendo de forma acelerada debido a la demanda, entre otros, de su aplicación a sistemas de aumento de seguridad y vigilancia, industria del entretenimiento y numerosas necesidades en el ámbito industrial. El presente trabajo aborda un ejemplo práctico de aplicación de Redes Neuronales Convolucionales en Visión Artificial, al reconocimiento de placas de matrícula de vehículos. Aunque son muchoslos avances en reconocimiento y clasificación de objetos, siguen existiendo dificultades en conseguir procesamiento en tiempo real, cuando los recursos hardware son limitados y, con este trabajo, se demuestra un caso de uso de reconocimiento de objetos en tiempo real. El trabajo se basa en la implementación de un sistema de Visión Artificial de una sóla pasada, basado en Redes Neuronales Convolucionales, conocido como YOLO (You Only Look Once) (Redmon & Farhadi, 2018) y, en concreto, el proyecto Open Source Darknet (Bochkovskiy, Wang, & Mark Liao, 2020). Utilizando imágenes reales, tanto para entrenamiento como para prueba, se demuestra que el sistema escogido, es capaz de reconocer placas de matrícula en tiempo real (superior a 24 frames por segundo), mostrando una elevada tasa de acierto, tanto en imágenes estáticas como en vídeo.