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Projecte llegit

Títol: Análisis de Imagen aplicada a la gestión de aeropuertos

Estudiants que han llegit aquest projecte:

Director/a: TARRÉS RUIZ, FRANCESC

Departament: TSC

Títol: Análisis de Imagen aplicada a la gestión de aeropuertos

Data inici oferta: 10-02-2021     Data finalització oferta: 10-10-2021


Estudis d'assignació del projecte:
    DG ENG AERO/SIS TEL
Tipus: Individual
 
Lloc de realització: EETAC
 
Segon director/a (UPC): MOLTÓ RANDO, JOAN
 
Paraules clau:
Procesado de imagen, reconocimiento de imagen, deep learning, keras, python
 
Descripció del contingut i pla d'activitats:
En el proyecto se estudian y valoran diferentes herramientas para el análisis de imagen
en aeropuertos basados en técnicas de Deep Learning. El principal objetivo es obtener un
conjunto de algoritmos que permitan reconocer la matrícula de los aeronaves durante el
despegue o aterrizaje de las mismas. En el proyecto se evaluaran diferentes alternativas,
aplicando técnicas de procesado de imagen para mejorar las características de las
imágenes y mejorar las tasas de reconocimiento. En paralelo, también se estudiaran
herramientas para la detección de eventos en pista como puede ser la aparición de
personas, objetos como bicicletas, automóviles, etc.
 
Overview (resum en anglès):

As the title suggests, the project is about applying image processing techniques to airportmanagement. Concretely, about the recognizement of aircraft by detecting their registra-tion.The first thing to do to get the registration of an aircraft is taking a photo of it. In order todo that, a motion detector takes photos of the aircraft when the aircraft is in front of thecamera. The photos are sent to a server that is used as a storage unit, then the clientdownloads groups of photos to begin the processing stage. The first step is an objectdetection deep learning algorithm which finds and identifies all the objects that appear ineach photo. Knowing the position and the size of the airplanes that appear in each photo,the client chooses the best three photos.The selected photos advance to the next processing step which consists in a deep learn-ing optical character recognition (OCR) algorithm. The result of processing photos withthe OCR is the transcription of all the texts that appear in the image. The only interestingtexts for this project are the registrations, so post processing filters are in charge of dis-carding every text that does not look like a registration. Finally, the system decides whichregistration appears in the image by comparing the results of the OCR to a list of possibleregistrations. By using this system, a 91% accuracy has been reached with a group of 66images.The main aims of the system are the control of the take off and landing operations in nocontrolled airports and the control of the parkings and hangars to locate any aircraft in theairport using the security camera images.

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