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Reconocimiento de caracteres mediante imágenes en contadores de gas en entornos reales

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Hidalgo Bejarano, Ignacio and Sánchez García de Blas, Roberto José (2015) Reconocimiento de caracteres mediante imágenes en contadores de gas en entornos reales. [Trabajo fin de Grado]

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Abstract

En los últimos años ha habido una significativa evolución en los teléfonos inteligentes, así como en la calidad de las cámaras que éstos incorporan y en las redes de alta velocidad 3G/4G. Esto ha provocado que las empresas replanteen reducciones en los costes de las infraestructuras tradicionales mediante el uso de estos dispositivos, haciendo el trabajo de sus trabajadores más cómodo y delegando ciertos aspectos a sus propios clientes. En este proyecto se propone una solución a un problema real de la empresa Madrileña Red de Gas, que mientras prepara el despliegue de contadores inteligentes, necesita un método automático de lectura de sus contadores de gas analógicos mediante una imagen y una aplicación informática capaz de determinar la lectura e interpretación de los dígitos relevantes. Para ello será necesario identificar tanto el código de identificación del contador como la lectura del consumo actual. Esta imagen se toma siempre en un entorno real, sin la necesidad de realizar un encuadre sobre el contador. Para ello se hace uso de las disciplinas de Aprendizaje Automático, para desarrollar un detector de objetos y el reconocimiento óptico de caracteres mediante la aplicación de técnicas de visión por computador, cuyo objetivo es el procesado y las transformaciones de imágenes. Simultáneamente se propone el desarrollo de tecnologías web cuya finalidad es la integración de los desarrollos del proyecto en una plataforma operativa.

Resumen (otros idiomas)

In the last few years there have been significant developments in smartphones, as well as the improvements in quality terms of the cameras that these devices incorporate and the expansion of 3G/ 4G high-speed networks. This has led companies rethink reductions in the costs of traditional infrastructure through the use of these devices, doing the work of their employees more comfortable and delegating certain aspects to their own customers. This project proposes a solution to a real problem of the Madrileña Gas Network Company, which as it prepares for the deployment of smart gas meters, they need an automatic method of reading their gas meters using a digital image and a computer application that should be capable of determining the reading and interprets the relevant digits. To do that it will need to determine the identification code of the gas meter and the reading of the current consumption. This image is always taken in a real environment, without the need for a frame over the counter. This makes use of the disciplines of machine learning, to develop an object detector and the optical character recognition through the application of techniques from computer vision, whose aim is processed and the transformations of images. Simultaneously proposing the development of web technologies whose purpose is the integration of the project developments in an operational platform.

Item Type:Trabajo fin de Grado
Additional Information:

Trabajo de Fin de Grado en Ingeniería Informática (Universidad Complutense, Facultad de Informática, curso 2014/2015) / Trabajo de Fin de Grado en Ingeniería del Software (Universidad Complutense, Facultad de Informática, curso 2014/2015)

Directors:
DirectorsDirector email
Pajares Martinsanz, Gonzalo
Uncontrolled Keywords:Contadores de gas, Aprendizaje automático, Detección de Objetos, Segmentación, Visión por computador, Reconocimiento de caracteres, Aplicaciones Web
Palabras clave (otros idiomas):Gas meters, Machine learning, Object detection, Segmentation, Computer vision, OCR, Web applications
Subjects:Sciences > Computer science > Artificial intelligence
Sciences > Computer science > Computer networks
Título de Grado:Grado en Ingeniería Informática / Grado en Ingeniería del Software
ID Code:32992
Deposited On:02 Sep 2015 11:14
Last Modified:02 Sep 2015 11:14

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