Diseño e implemetación de un sistema de visión artificial para la detección y reconocimiento de matriculas vehiculares por medio de redes neuronales con aplicación a un control de acceso / Boris Cantillo Hundelhausen. Recurso electrónico
Tipo de material:
Archivo de ordenadorDetalles de publicación: Barranquilla, Col. : Universidad Autónoma del Caribe, 2010.Descripción: 1 disco compacto. : graf., etc. ; (4 3/4 plg.)Tema(s): Nota de disertación: Tesis (Ingeniero Electrónico y Telecomunicaciones) -- Universidad Autónoma del Caribe. Programa de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones, 2010. Resumen: El objetivo de este trabajo es Diseñar e implementar un Sistema de Visión Artificial para la automatización del Sistema Manual de Control de Acceso en parqueaderos por medio de Redes Neuronales, el cual permita registrar la hora de entrada y de salida de los vehículos en un parqueadero, así como su respectiva tarifa libre de especulación en precios y abusos por parte de los dueños de los mismos.
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Biblioteca de origen | Colección | Signatura topográfica | Info Vol | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras | Reserva de ítems | |
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Trabajo de grado - Recurso Magnético (Mismo día)
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Biblioteca Central | Biblioteca Central | Trabajo de grado | TELE 1146 (Navegar estantería(Abre debajo)) | CD.1 | Disponible | 10703000001042855 |
Tesis (Ingeniero Electrónico y Telecomunicaciones) -- Universidad Autónoma del Caribe. Programa de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones, 2010.
Incluye bibliografía, anexos, etc.
El objetivo de este trabajo es Diseñar e implementar un Sistema de Visión Artificial para la automatización del Sistema Manual de Control de Acceso en parqueaderos por medio de Redes Neuronales, el cual permita registrar la hora de entrada y de salida de los vehículos en un parqueadero, así como su respectiva tarifa libre de especulación en precios y abusos por parte de los dueños de los mismos.
Requerimientos del sistema para el disco compacto acompañante: (PC) 200 MHz Procesador; 32 MB RAM; Windows 2000, XP, or NT 4.0, o posterior; unidad de CD-Rom de 8X; tarjeta de sonido; tarjeta graficadora VGA con un mínimo de 256 colores; resolución de 800 x 600. (Mac) Power-Macintosh; 128 MB RAM; OS X 10.2 y superior.
07 Biblioteca Central.
DS Dissertation
CM
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