Identificación y reconocimiento de matrículas de automóviles con MATLAB

Este Proyecto Fin de Carrera trata sobre el reconocimiento e identificación de caracteres de matrículas de automóviles. Este tipo de sistemas de reconocimiento también se los conoce mundialmente como sistemas ANPR ("Automatic Number Plate Recognition") o LPR ("License Plate Recognition"). La gran cantidad de vehículos y logística que se mueve cada segundo por todo el planeta, hace necesaria su registro para su tratamiento y control. Por ello, es necesario implementar un sistema que pueda identificar correctamente estos recursos, para su posterior procesado, construyendo así una herramienta útil, ágil y dinámica. El presente trabajo ha sido estructurado en varias partes. La primera de ellas nos muestra los objetivos y las motivaciones que se persiguen con la realización de este proyecto. En la segunda, se abordan y desarrollan todos los diferentes procesos teóricos y técnicos, así como matemáticos, que forman un sistema ANPR común, con el fin de implementar una aplicación práctica que pueda demostrar la utilidad de estos en cualquier situación. En la tercera, se desarrolla esa parte práctica en la que se apoya la base teórica del trabajo. En ésta se describen y desarrollan los diversos algoritmos, creados con el fin de estudiar y comprobar todo lo planteado hasta ahora, así como observar su comportamiento. Se implementan varios procesos característicos del reconocimiento de caracteres y patrones, como la detección de áreas o patrones, rotado y transformación de imágenes, procesos de detección de bordes, segmentación de caracteres y patrones, umbralización y normalización, extracción de características y patrones, redes neuronales, y finalmente el reconocimiento óptico de caracteres o comúnmente conocido como OCR. La última parte refleja los resultados obtenidos a partir del sistema de reconocimiento de caracteres implementado para el trabajo y se exponen las conclusiones extraídas a partir de éste. Finalmente se plantean las líneas futuras de mejora, desarrollo e investigación, para poder realizar un sistema más eficiente y global. This Thesis deals about license plate characters recognition and identification. These kinds of systems are also known worldwide as ANPR systems ("Automatic Number Plate Recognition") or LPR ("License Plate Recognition"). The great number of vehicles and logistics moving every second all over the world, requires a registration for treatment and control. Thereby, it’s therefore necessary to implement a system that can identify correctly these resources, for further processing, thus building a useful, flexible and dynamic tool. This work has been structured into several parts. The first one shows the objectives and motivations attained by the completion of this project. In the second part, it’s developed all the different theoretical and technical processes, forming a common ANPR system in order to implement a practical application that can demonstrate the usefulness of these ones on any situation. In the third, the practical part is developed, which is based on the theoretical work. In this one are described and developed various algorithms, created to study and verify all the questions until now suggested, and complain the behavior of these systems. Several recognition of characters and patterns characteristic processes are implemented, such as areas or patterns detection, image rotation and transformation, edge detection processes, patterns and character segmentation, thresholding and normalization, features and patterns extraction, neural networks, and finally the optical character recognition or commonly known like OCR. The last part shows the results obtained from the character recognition system implemented for this thesis and the outlines conclusions drawn from it. Finally, future lines of improvement, research and development are proposed, in order to make a more efficient and comprehensive system.

Aplicación distribuida para la monitorización y diagnosis de automóviles

En este proyecto se va desarrollar una aplicación distribuida para la diagnosis y monitorización de automóviles. Se pretende poder realizar estas funciones en prácticamente cualquier automóvil del mercado (con fabricación a partir del año 1996 para el caso de automóviles gasolina y para el año 2000 en el caso de automóviles diésel) de manera remota, aprovechando la conectividad a Internet que actualmente brindan la mayoría de los smartphones. La viabilidad del proyecto reside en la existencia de estándares para la diagnosis de la electrónica del motor. Para poder llevar a cabo esta tarea, se empleará una interfaz de diagnóstico ELM327 bluetooth, que servirá de enlace entre el vehículo y el teléfono móvil del usuario y que a su vez se encargara de enviar los datos que reciba del vehículo a un terminal remoto. De esta manera, se tendrá la aplicación dividida en dos partes: por un lado la aplicación que se ejecuta en el terminal móvil del usuario que actuará como parte servidora, y por el otro la aplicación cliente que se ejecutará en un terminal remoto. También estará disponible una versión de la aplicación servidora para PC. El potencial del proyecto reside en la capacidad de visualización en tiempo real de los parámetros más importantes del motor del vehículo y en la detección de averías gracias a la funcionalidad de lectura de la memoria de averías residente en el vehículo. Así mismo, otras funcionalidades podrían ser implementadas en posteriores versiones de la aplicación, como podría ser el registro de dichos parámetros en una base de datos para su posterior procesado estadístico; de este modo se podría saber el consumo medio, la velocidad media, velocidad máxima alcanzada, tiempo de uso, kilometraje diario o mensual… y un sin fin de posibilidades. ABSTRACT. In this project a distributed application for car monitor and diagnostic is going to be developed. The idea is to be able to connect remotely to almost any car (with production starting in 1996 in the case of petrol engines and production starting in 2000 in case of diesel engines) using the Internet connection available in almost every smartphone. The project is viable because of the existence of standards for engine electronic unit connection. In order to do that, an ELM327 bluetooth interface is going to be used. This interface works as a link between the car and the smartphone, and it is the smartphone which sends the received data from the car to a remote terminal (computer). Thus, the application is divided into two parts: the server which is running on smartphone and the client which is running on a remote terminal. Also there is available a server application for PC. The potential of the project lies in the real-time display data capacity of the most important engine parameters and in the diagnostic capacity based on reading fault memory. In addition, other features could be implemented in later versions of the application, as the capacity of record data for future statistic analysis. By doing this, it is possible to know the average fuel consumption, average speed, maximum speed, time of use, daily or monthly mileage… and an endless number of possibilities.

Diseño e implementación de una aplicación de detección como elemento de realidad aumentada en automóviles

En este proyecto se realiza el diseño y la implementación de un sistema que genera realidad aumentada, mediante la detección de vehículos que se encuentran en una trayectoria, y sirve de base para la conducción autónoma en vehículospara ambientes nocturnos ya que se ha observado mediante el estudio del arte que no existen aplicaciones de este tipo en dichas condiciones. La implementación de dicho sistema se realiza mediante una aplicación móvil en el sistema operativo de Android, que se apoya en sus librerías para el uso de sensores y la creación de menús, y las de OpenCV para el tratamiento de las imágenes. Además, se han realizado una serie de pruebas para demostrar la validez y la eficiencia de dicho algoritmo y se presenta al usuario mediante una aplicación de fácil manejo y uso en un dispositivo móvil. ABSTRACT. This project is about the design and implemantation of a system which generates augmented reality by detecting vehicles that stand along a followed trayectory, working out the basis for autonomus driving in night environments, because it was noticed that any other applications exist for this particular purpose, under the given circumstances. Implementation works through an Android mobile application, and learns over this operative system libraries in order to work with sensors, menu configurations, and OpenCV for image processing. A number of tests were run to prove the algorithm right and efficient; and it is introduced to the users via an easy-to-use app on a mobile device.

Diseño e implementación de una aplicación de detección como elemento de realidad aumentada en automóviles

En este proyecto se realiza el diseño y la implementación de un sistema que genera realidad aumentada, mediante la detección de vehículos que se encuentran en una trayectoria, y sirve de base para la conducción autónoma en vehículospara ambientes nocturnos ya que se ha observado mediante el estudio del arte que no existen aplicaciones de este tipo en dichas condiciones. La implementación de dicho sistema se realiza mediante una aplicación móvil en el sistema operativo de Android, que se apoya en sus librerías para el uso de sensores y la creación de menús, y las de OpenCV para el tratamiento de las imágenes. Además, se han realizado una serie de pruebas para demostrar la validez y la eficiencia de dicho algoritmo y se presenta al usuario mediante una aplicación de fácil manejo y uso en un dispositivo móvil. ABSTRACT. This project is about the design and implemantation of a system which generates augmented reality by detecting vehicles that stand along a followed trayectory, working out the basis for autonomus driving in night environments, because it was noticed that any other applications exist for this particular purpose, under the given circumstances. Implementation works through an Android mobile application, and learns over this operative system libraries in order to work with sensors, menu configurations, and OpenCV for image processing. A number of tests were run to prove the algorithm right and efficient; and it is introduced to the users via an easy-to-use app on a mobile device.