Reidentificación de vehículos mediante técnicas de deep learning

Abstract

El nivel de precisión de las redes neuronales profundas en tareas de percepción visual permite captar información crucial del entorno para futuros proyectos, como los vehículos autónomos y las ciudades inteligentes. Una de las posibilidades que permitiría este tipo de sistemas es el control y seguimiento de determinados vehículos sospechosos. Teniendo en cuenta el uso de esta tecnología por parte de la policía, se facilitaría el seguimiento de determinados coches bajo investigación. Con esta visión, el objetivo de este trabajo es el estudio del estado del arte actual de los métodos y el desarrollo de un sistema que resuelva dos tareas de forma eficiente: la caracterización visual y reidentificación de vehículos y la segmentación de matrículas y reconocimiento de caracteres. Esta doble identificación puede adaptarse a las condiciones ambientales, a la distancia del objetivo y a las capacidades y resolución de las cámaras. Para probar y validar este sistema, se ha creado un conjunto de datos personalizado para minimizar la diferencia entre el laboratorio y el entorno real.