Sistema móvil para el reconocimiento de placas vehiculares mediante deep learning
| dc.contributor.advisor | Valdez Alvarado, Aldo Ramiro | |
| dc.contributor.author | Callizaya Ibañez, Genesis Karen | |
| dc.coverage.spatial | Bolivia | |
| dc.date.accessioned | 2026-03-22T13:01:46Z | |
| dc.date.available | 2026-03-22T13:01:46Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | El avance constante de la ciencia y la tecnología ha revolucionado nuestra realidad, abriendo puertas a posibilidades que anteriormente parecían inalcanzables. Hoy en día, estas oportunidades están literalmente al alcance de nuestras manos gracias al desarrollo imparable de la tecnología. Este progreso continuo nos insta a no quedarnos rezagados, sino a mantenernos al día con las innovaciones y adaptarnos a los cambios que se presentan en el mundo. En el pasado, la gestión de numerosas actividades se llevaba a cabo de manera manual, pero con la irrupción de la tecnología en nuestras vidas, se ha buscado simplificar y agilizar nuestras tareas diarias. Esta evolución tecnológica ha dado lugar a la introducción de sistemas como herramientas de trabajo en el mercado, lo que nos lleva a plantearnos: ¿por qué no llevar estas herramientas también a nuestros dispositivos móviles? Y aún más, ¿por qué no aprovechar los avances recientes para incorporar inteligencia artificial en estas herramientas? Hoy en día, gracias a estos avances tecnológicos, muchas actividades que solían requerir un esfuerzo considerable pueden realizarse con una facilidad asombrosa. A la par del desarrollo tecnológico, las ciudades han crecido y el número de vehículos en circulación ha experimentado un crecimiento significativo. El desarrollo de una aplicación móvil para el reconocimiento de placas vehiculares y la gestión en línea nos brinda la posibilidad de tener una ventaja al alcance de nuestra mano. Esta herramienta tiene aplicaciones en diversos ámbitos, como el control del tráfico y la gestión de estacionamientos, entre otros. Utilizando metodologías como CRISP-DM y Mobile D, se diseñó e implementó el sistema móvil, permitiéndonos trabajar con datos y aprovechar al máximo el potencial de esta tecnología. Finalmente, se verificó el funcionamiento de la aplicación mediante pruebas exhaustivas que respaldaron nuestra pregunta inicial y garantizaron su eficacia. | es |
| dc.identifier.uri | https://andeanlibrary.org/handle/123456789/38280 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.publisher | Facultad de Ciencias Puras y Naturales | |
| dc.relation | https://repositorio.umsa.bo/xmlui/bitstream/123456789/42137/1/T-4178.pdf | |
| dc.source | Universidad Mayor de San Andrés | |
| dc.subject | APLICACIÓN MÓVIL DE RECONOCIMIENTO DE PLACAS | |
| dc.subject | DEEP LEARNING | |
| dc.subject | METODOLOGIA CRISP-DM | |
| dc.subject | METODOLOGIA MOVILE D | |
| dc.title | Sistema móvil para el reconocimiento de placas vehiculares mediante deep learning | |
| dc.type | Thesis |