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Título : Conteo de lugares disponibles en un estacionamiento cerrado utilizando Histograma de Gradientes Orientados y Máquinas de Vectores de Soporte
Autor : Segovia Páez, Moisés Sebastián
Romero Aquino, Nelson Marcelo
Palabras clave : Visión computacional
Máquinas de Vectores de Soporte
Histograma de Gradientes Orientados
Fecha de publicación : oct-2017
Editorial : Facultad Politécnica, Universidad Nacional del Este
Resumen : Una constante al momento de ingresar a ciertos locales de estacionamientos vehiculares es el que se asocia con gastos de desgaste motor, la inversión de tiempo y la frustración misma generada al momento de tratar de encontrar un lugar disponible para aparcar. En ciudades populosas existe una tendencia de incremento importante en tiempo empleado para aparcar vehículos. Para paliar esta situación, han surgido alternativas de solución relacionadas a control y monitoreo de estacionamientos a través de sensores. El objetivo de este trabajo es proveer una posible solución a la problemática de la detección y el conteo de lugares disponibles en un estacionamiento cerrado. Para esto, se plantea la aplicación de Histograma de Gradientes Orientados (HOG, por sus siglas en inglés Histogram of Oriented Gradients) como extractor de características y de Máquinas de Vectores de Soporte (SVM, por sus siglas en inglés Support Vector Machine) como clasificador, de modo a detectar figuras vehiculares de forma individual para cada lugar de estacionamiento cerrado. Debido a los costos que implica la instalación de cámaras en un local de estacionamiento real, fue utilizada una maqueta para realizar los experimentos. Los resultados del trabajo son satisfactorios. El abordaje basado en HOG y SVM ha proporcionado un porcentaje de acierto de 98.04%, constituyéndose en una alternativa válida, de bajo costo y capaz de proporcionar buenos resultados para el problema presentado.
Descripción : XXV Jornadas de Jóvenes Investigadores de la AUGM
URI : http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/26
Aparece en las colecciones: 2015 - 2018

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