Resumen

En este trabajo se presenta el empleo de técnicas de agrupamiento para segmentar patentes vehicularesmediante un método aplicable a sistemas ANPR (Automatic Number Plates Recognition). Para lograr esteobjetivo se realizaron diferentes pruebas con clusters, comparando su desempeño y efectividad. Este métodoutiliza técnicas de agrupamiento para eliminar, de manera automática, los puntos espurios que pueden sergenerados por las técnicas de obtención de correspondencias. Para realizar la segmentación de patentesvehiculares, el método recibe como entrada una nube de puntos correspondientes, resultantes de un matchingentre los descriptores SIFT (Scale Invariant Features Transforms) de la imagen de entrada y los descriptoresSIFT de una imagen de referencia que contiene los posibles caracteres de una patente vehicular. Mediantetécnicas de agrupamiento se obtiene el cluster conformado por los puntos ubicados en la zona de la placay además su centroide asociado. Luego se emplea la técnica de crecimiento de regiones para segmentar elárea mínima que encapsula al centroide, la cual constituye la placa patente de la imagen considerada. Enconclusión se presenta un proceso de agrupamiento que forma parte de un método híbrido que combinatécnicas de visión e inteligencia computacional para segmentar patentes vehiculares en ambientes externos.

INTRODUCCIÓN

Dentro de los países en desarrollo, el número de vehículos está aumentando día a día. Según las estadísticas de la consultora estadounidense Wards Auto [1], "En 2010 el número de vehículos en circulación en el mundo superó los mil millones"; lo cual significa que en la actualidad hay un vehículo cada siete personas. Este aumento significativo a nivel mundial ha traído consigo la necesidad de contar con sistemas computacionales eficientes para ser utilizados como una herramienta de apoyo a la seguridad y el control de acceso y/o flujo vehicular en distintos escenarios. Entre estos sistemas destacan aquellos orientados al reconocimiento automático de patentes vehiculares, conocidos con el nombre de ANPR (Automatic Number Plates Recognition).

Los sistemas ANPR llevan más de 20 años causando gran interés comercial alrededor del mundo; teniendo diversos campos de aplicación relacionados con la seguridad y el tráfico vehicular. Dentro de estos sistemas, la etapa de detección es clave, puesto que una correcta localización y segmentación de la placa, constituye el primer paso para lograr un buen reconocimiento posterior.

Debido a la importancia que tiene una buena detección y segmentación de la placa, los métodos utilizados deben ser cada vez más eficientes y robustos para enfrentar al máximo los niveles de entropía del escenario en donde se implementará la aplicación.

• Materias:Inteligencia computacional Modelo híbrido Patentes de invención Vehículos autónomos
• Subjects:Computational Intelligence; Hybrid model Patents Autonomous vehicles
• Palabras claves:Segmentación de patentes vehiculares, ANPR (Automatic Number Plates Recognition), técnicas de agrupamiento, técnicas de obtención de correspondencias, SIFT (Scale Invariant Features Transforms), crecimiento de regiones.
• Keywords:Segmentation of license plates, ANPR (Automatic Number Plates Recognition), clustering techniques, getting correspondence techniques, SIFT (Scale Invariant Features Transforms), regions growing.