DISEÑO DE UN SOFTWARE EMPLEANDO TÉCNICAS DE VISIÓN POR COMPUTADOR, OPENCV Y GPS PARA EL RECONOCIMIENTO Y GEOLOCALIZACIÓN EN TIEMPO REAL DE SEÑALES DE TRÁNSITO REGLAMENTARIAS
| dc.contributor.author | ROA VALBUNA, OSCAR ALBERTO | |
| dc.date.accessioned | 2021-10-12T18:35:59Z | |
| dc.date.available | 2021-10-12T18:35:59Z | |
| dc.date.issued | 2018-02-05 | |
| dc.description.abstract | En este trabajo se desarrolla una aplicación capaz de detectar, reconocer y geolocalizar en tiempo real señales de tránsito reglamentarias de velocidad. Se emplea módulos de la librería OpenCV como el clasificador cascada para detectar objetos y el algoritmo de machine learning kNN (k-Nearest Neighbors o k-vecinos más cercanos), para el reconocimiento de los dígitos de las señales de tránsito. La ubicación de las señales se realiza mediante GPS. De esta manera se logra un desempeño de la aplicación del 92 %. | es |
| dc.identifier.uri | https://repositoriousco.co/handle/123456789/1016 | |
| dc.language.iso | es | es |
| dc.publisher | UNIVERSIDAD SURCOLOMBIANA | es |
| dc.relation.ispartofseries | TH IE;0308 | |
| dc.subject | Detección | es |
| dc.subject | reconocimiento | es |
| dc.subject | ubicación | es |
| dc.subject | GPS | es |
| dc.subject | OpenCV | es |
| dc.subject | Haar Cascade Classifier | es |
| dc.subject | kNN | es |
| dc.title | DISEÑO DE UN SOFTWARE EMPLEANDO TÉCNICAS DE VISIÓN POR COMPUTADOR, OPENCV Y GPS PARA EL RECONOCIMIENTO Y GEOLOCALIZACIÓN EN TIEMPO REAL DE SEÑALES DE TRÁNSITO REGLAMENTARIAS | es |
| dc.type | Thesis | es |