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        Sistema para detección de placas gemeleadas de vehículos en la ciudad de Bogotá mediante inteligencia artificial

        Registro en:
        http://hdl.handle.net/10554/65259
        instname:Pontificia Universidad Javeriana
        reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana
        repourl:https://repository.javeriana.edu.co
        https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8488359
        Autor
        Riveros Pinzón, Juan Camilo
        Torres Carmona, Diego
        Institución
        • Pontificia Universidad Javeriana (Colombia)
        Resumen
        La clonación de vehículos es un delito común en todo el mundo que implica suplantar la identidad de un vehículo con el fin de evadir normas de tránsito o facilitar actividades delictivas. En la ciudad de Bogotá, esta actividad ha ido en aumento debido a la facilidad de adquirir placas vehiculares a bajo costo. A pesar de los esfuerzos de las autoridades para reducir los casos de clonación de vehículos, las cifras siguen creciendo, lo que representa un riesgo para la seguridad de la ciudad. Ante esta situación, se propone la posibilidad de implementar tecnologías como la inteligencia artificial y la visión por computadora para agilizar los procesos de control y detección de vehículos con placas gemeleadas. Estas tecnologías han demostrado ser útiles en aplicaciones de tiempo real para la detección y reconocimiento de objetos y personas. Con este fin, se propone desarrollar un sistema que integre técnicas de deep learning y procesamiento de imágenes. El sistema sería capaz de detectar si un vehículo en una imagen o vídeo está circulando con placas gemeleadas utilizando características básicas como la placa, el color y el tipo de carrocería. Se incluirá una interfaz gráfica que permita ingresar vídeos y notificará cuando se detecte una anomalía. Para llevar a cabo la solución, se requerirá una base de datos que contenga información sobre vehículos y sus características para el entrenamiento y la implementación del sistema.
        Materias
        Machine Learning
        computer vision
        YOLO

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