Propuesta de un sistema de reconocimiento de placas salvadoreñas para la Universidad de El Salvador
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.8339361Palabras clave:
placa, alpr, ocr, El SalvadorResumen
Introducción: El presente artículo brinda una propuesta de sistema de reconocimiento de placas salvadoreñas para la Universidad de El Salvador. Para llegar a esta propuesta, se buscaron candidatos basados en software libre en los repositorios de software más populares de internet. Objetivo: proponer un sistema de reconocimiento de placas salvadoreñas para la Universidad de El Salvador. Método: experimental, lo que permitió obtener datos para su procesamiento y los resultados pudieron ser comparables, se buscaron candidatos basados en software libre en los repositorios de software más populares de internet. Los candidatos seleccionados fueron OpenALPR y la combinación de YOLOv5 con PaddleOCR, y se realizó su instalación en un ambiente de prueba. Luego se creó un conjunto de imágenes de placas salvadoreñas para entrenar y comparar los modelos. Se obtuvieron las inferencias de cada candidato para cada imagen del conjunto, así como los aciertos, el tiempo utilizado y la certeza. A partir de esta información se compararon los candidatos entre sí. Resultado: en cada elemento de comparación, el candidato con mejor desempeño fue la combinación de YOLOv5 con PaddleOCR, convirtiéndose en la propuesta de sistema de reconocimiento de placas salvadoreñas para la Universidad de El Salvador.
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Referencias
Abidin, M. Z., & Pulungan, R. (2020). A systematic review of machine-vision-based smart parking systems. Scientific Journal of Informatics, 7 (2), 213–227.
Al-Qudah, R., & Suen, C. (2019). Impact of font on computer recognition of license plates on automobiles. *ICVISP 2019: Proceedings of the 3rd International Conference on Vision, Image and Signal Processing*, 1–6. https://doi.org/10.1145/3387168.3389112
Arias Gonzales, J. L., & Covinos Gallardo, M. (2021). *Técnicas e instrumentos de investigación científica: Para ciencias administrativas, aplicadas, artísticas, humanas* (1.ª ed.). Enfoques Consulting E.I.R.L. https://repositorio.concytec.gob.pe/bitstream/20.500.12390/2238/1/AriasGonzales_TecnicasEInstrumentosDeInvestigacion_libro.pdf
Baidu. (2020). *PaddleOCR: PaddlePaddle—Parallel Distributed Deep Learning, efficient and extensible deep learning framework*. https://www.paddlepaddle.org.cn/en
Barriga, J. J., Sulca, J., León, J. L., Ulloa, A., Portero, D., Andrade, R., & Yoo, S. G. (2019). Smart parking: A literature review from the technological perspective. *Applied Sciences, 9*(21), 4569. https://doi.org/10.3390/app9214569
Bermúdez, E. X. (2020, junio 30). Análisis de costo total de propiedad (TCO) en un proyecto/inversión TI para el modelo tradicional y su comparación con la implementación en nube pública (IAAS) para las empresas ecuatorianas. *Revista Tecnológica - ESPOL, 32*(1), 8. https://doi.org/10.37815/rte.v32n1.689
Campos, A. M. (2022). Transformación digital de la UES avanzará en un 65 por ciento este año. *Universidad de El Salvador*. https://www.ues.edu.sv/blog/post/transformacion-digital-de-la-ues-avanzara-en-un-65-por-ciento-este-ano
Federal Bureau of Investigation. (2018). *FBI crime in the United States 2018: Table 9*. https://ucr.fbi.gov/crime-in-the-u.s/2018/crime-in-the-u.s.-2018/tables/table-9/table-9.xls/view
IBM. (2022). *What is computer vision?* https://www.ibm.com/topics/computer-vision
Jocher, G. (2020). *ultralytics/yolov5: YOLOv5 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite*. GitHub. https://github.com/ultralytics/yolov5
Koteluk, O., Wartecki, A., Mazurek, S., Kołodziejczak, I., & Mackiewicz, A. (2021). How do machines learn? Artificial intelligence as a new era in medicine. *Journal of Personalized Medicine, 11*(1), 32. https://doi.org/10.3390/jpm11010032
Ley de Acceso a la Información Pública [Decreto 534 de 2010]. (2011, 8 de abril). *Diario Oficial*, núm. 70, tomo 391.
Lubna, N. M., & Syed, A. A. (2021). Automatic number plate recognition: A detailed survey of relevant algorithms. *Sensors, 21*(9), 3028. https://doi.org/10.3390/s21093028
Mendoza, C., & Zapeta, S. (2019). *Informe sobre la violencia homicida en El Salvador*. Diálogos. https://dialogos.org.gt/wp-content/uploads/2020/02/Informe-sobre-la-violencia-homicida-en-El-Salvador-al-31-dic-2019.pdf
Mokrzycki, W., & Samko, M. (2012). Canny edge detection algorithm modification. En *Computer Vision and Graphics* (pp. 533–540). https://doi.org/10.1007/978-3-642-33564-8_64
OpenCV. (2022). *Contour features*. https://docs.opencv.org/4.x/dc/dcf/tutorial_js_contour_features.html
Pita Fernández, S., & Pértegas Díaz, S. (2002). Investigación cuantitativa y cualitativa. *Cad Aten Primaria, 9*(1), 76–78.
Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. (2016). You only look once: Unified, real-time object detection. En *Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition* (pp. 779–788). https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/html/Redmon_You_Only_Look_CVPR_2016_paper.html
Rekor. (2020). *openalpr/openalpr: Automatic license plate recognition library*. GitHub. https://github.com/openalpr/openalpr
Secretaría General Universitaria. (2012). *Acuerdo N.º 74/2011-2013*. Asamblea General Universitaria, Universidad de El Salvador. http://secretariageneral.ues.edu.sv/index.php?option=com_phocadownload&view=category&id=1:leyes&download=29:vehicular&Itemid=1
Shashirangana, J., Padmasiri, H., Meedeniya, D., & Perera, C. (2021). Automated license plate recognition: A survey on methods and techniques. *IEEE Access, 9*, 11203–11225. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3047929
Smith, R. (2007). An overview of the Tesseract OCR engine. En *Ninth International Conference on Document Analysis and Recognition* (pp. 629–633). https://doi.org/10.1109/ICDAR.2007.4376991
Stratton, S. J. (2021). Population research: Convenience sampling strategies. *Prehospital and Disaster Medicine, 36*(4), 373–374. https://doi.org/10.1017/S1049023X21000649
Thorat, C., Bhat, A., Padmaja, S., Bartakke, I., & Shirsath, S. (2022). A detailed review on text extraction using optical character recognition. En *ICT Analysis and Applications* (Vol. 314, pp. 719–728). https://doi.org/10.1007/978-981-16-5655-2_69
Unidad de Acceso a la Información Pública, Universidad de El Salvador. (2019). *Asignación Ley de Salarios: UAIP–UES*. https://uaip.ues.edu.sv/repositorio/MARCO%20PRESUPUESTARIO/9.%20REMUNERACIONES/2019/LEY%20DE%20SALARIOS%20UES%202019.pdf
Unidad de Transparencia. (s. f.). *Portal de Transparencia: Datos DAV y OLAV de enero-julio 2017*. https://www.transparencia.gob.sv/institutions/mjsp/documents/209526/download
Universidad de El Salvador. (2019). *Estudiantes inscritos global*. Secretaría de Asuntos Académicos. https://saa.ues.edu.sv/nosotros/estadistica/academica/completo
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