viernes 20 de julio de 2018
Revista Innovación Seguridad » Todos » 20 abr 2012

Reconocimiento automático de patentes

Nuevo algoritmo para reconocimiento automático de patentes argentinas desarrollado en el DCIC


El Ingeniero Nicolás Gazcón, becario del CONICET y miembro del VyGLab de nuestro Departamento, ha desarrollado un  algoritmo denominado “Intelligent Template Matching” para reconocimiento automático de patentes argentinas, el cual ha sido aceptado para publicación en el próximo número de la prestigiosa revista internacional "Pattern Recognition Letters" de la editorial holandesa Elsevier. El algoritmo desarrollado por el  Ing. Gazcón supera a otros acercamientos alternativos para resolver este problema, tales como aquellos basados en redes neuronales. El Ing. Gazón desarrolló su investigación de manera interdisciplinaria, conjuntamente  con el Dr. Carlos Chesñevar y la Dra. Silvia Castro, docentes-investigadores del nuestro Departamento, quienes son especialistas en temáticas de Inteligencia Artificial y Computación Gráfica,  respectivamente.


El reconocimiento automático de patentes es un tema de gran aplicación práctica, y su objetivo final consiste en la identificación del número de patente en una foto tomada a un vehículo (por ejemplo a través de una cámara asociada a un radar de la policía para detectar excesos de velocidad, o para control de seguridad en el ingreso de un estacionamiento público de grandes dimensiones). Hay diversos problemas que pueden  tornar dificultosa dicha detección  (condiciones medioambientales, patentes deterioradas o sucias, baja luminosidad,etc.), lo que ha motivado que se desarrollen distintas técnicas para resolver este problema.  Para su  investigación, el Ing. Gazcón utilizó más de 900 fotos de automóviles en Argentina (tomadas en diferentes ángulos y condiciones atmosféricas). La tasa de éxito para detectar patentes usando la tecnología actual de redes neuronales obtiene resultados  del orden  del 85 - 91 %,  mientras que el acercamiento desarrollado por el Ing. Gazcón resulta superior, llegando a un 98% de exactitud para condiciones atmosféricas ideales.

Fuente: Universidad nacional del Sur

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