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I
UNIVERSIDAD REGIONAL AUTÓNOMA DE LOS ANDES
UNIANDES
FACULTAD DE SISTEMAS MERCANTILES
CARRERA DE SISTEMAS INFORMÁTICOS
Tesis de grado previo a la obtención del título de ingeniero en sistemas e
informática
Tema: Sistema de identificación y administración vehicular para el
parqueadero de Uniandes Tulcán.
Autor: Carlos Alexis Sánchez Guerrero.
Asesor: Ing. Marco Revelo A. Msc.
Tulcán-Ecuador
2014
II
CERTIFICACIÓN DEL ASESOR
En mi calidad de Asesor de la Tesis de Grado, previo a la obtención del título de Ingeniero
en Sistemas en Informática; Certifico que el señor Sánchez Guerrero Carlos Alexis,
elaboro su trabajo de grado sobre el tema: sistema de identificación y administración
vehicular para el parqueadero de Uniandes Tulcán, bajo los lineamientos académicos y de
investigación de UNIANDES.
El sistema de Implementación de Identificación y administración vehicular para el
parqueadero de UNIANDES Tulcán, cuya característica principal es la de brindar
herramientas tecnológicas para el parqueadero de UNIANDES Tulcán; a través de la
investigación tecnológica dentro del área de la automatización y control, además de
aportar con conocimientos adquiridos a los estudiantes de UNIANDES Tulcán.
Como asesor de tesis apruebo la respectiva tesis de grado, para que sea sometida a la
revisión de lectores y defensa de la misma, por parte del jurado calificador que se designe.
Atentamente,
…………………………………..
ING. MARCO REVELO A. MSC.
ASESOR
III
DECLARACIÓN DE AUTORÍA
Yo Carlos Alexis Sánchez Guerrero, egresado de la facultad de Sistemas Mercantiles
Carrera de Sistemas e Informática de la Universidad Regional Autónoma de los Andes
“UNIANDES” Tulcán, declaro en forma libre y voluntaria que el presente Trabajo de
grado, que versa sobre el Tema: Sistema de Identificación y Administración Vehicular
para el Parqueadero de UNIANDES Tulcán, así como las expresiones vertidas en la
Tesis son de mi autoría. Además doy potestad a la universidad para que emplee el trabajo
de culminación de estudio como bibliografía para futuras investigaciones relacionadas con
el tema planteado.
En consecuencia asumo la responsabilidad de la originalidad y el cuidado respectivo al
remitirme a las fuentes bibliográficas respectivas para fundamentar el contenido expuesto.
Atentamente,
…………………………………..
Carlos Alexis Sánchez Guerrero
C.C 0401526090
IV
DEDICATORIA
A mis padres, porque creyeron en mí y porque me brindaron todo su apoyo para salir
adelante, dando ejemplos dignos de superación y entrega, porque en gran parte gracias a
ustedes, hoy culmino una de mis metas propuestas, ya que estuvieron impulsándome en los
momentos más difíciles de mi carrera, y porque el orgullo que sienten por mi hizo que
llegue hoy donde estoy.
A mi mujer, mis hermanos. Gracias por haber fomentado en mí el deseo de superación y
anhelo de triunfo en la vida.
Mil palabras no bastarían para agradecerles su apoyo, su comprensión y sus consejos en los
momentos más difíciles.
V
AGRADECIMIENTO
Antes que a todos quiero agradecer a Dios por darme las fuerzas necesarias en los
momentos en que más las necesité y bendecirme con la posibilidad de caminar a su lado
durante toda mi vida. También quiero agradecer a los profesores de la Universidad
Regional Autónoma de los Andes “UNIANDES” que tuvieron la atención de
responder las encuestas de esta investigación. Quiero darles las gracias a todos los
profesores que hicieron de mí un buen profesional y la guía para ser mejor persona. En
particular a mi profesor guía de la tesis, el Ing. Marco Revelo A. Msc. Quien me orientó
durante todo el trabajo de tesis y especialmente por sus consejos durante todo el período de
desarrollo.
VI
ÍNDICE GENERAL.
Certificación del asesor ......................................................................................................... II
Declaración de autoría ......................................................................................................... III
Dedicatoria ........................................................................................................................... IV
Agradecimiento ..................................................................................................................... V
Resumen ejecutivo ............................................................................................................ XXI
Abstract ........................................................................................................................... XXII
Introducción ........................................................................................................................... 1
1.1 Antecedentes de la Investigación ........................................................................... 1
1.2 Planteamiento del Problema .................................................................................. 1
1.3 Formulación del Problema ..................................................................................... 2
1.4 Delimitación del Problema .................................................................................... 2
Objeto de investigación y campo de acción ........................................................................... 2
Identificación de la línea de investigación ............................................................................. 2
1.5 Objetivos ................................................................................................................ 2
1.6 Idea a defender ....................................................................................................... 3
1.7 Variables ................................................................................................................ 3
1.7.1 Variable independiente. Sistema de identificación y administración vehicular .... 3
1.7.2 Variable dependiente. Ingreso y salida de vehículos del parqueadero de la
Uniandes Tulcán .................................................................................................................... 3
1.8 Justificación del tema ............................................................................................. 3
1.9 Breve explicación de la metodología investigativa a emplear. .............................. 4
1.9.1 Observación Científica. ......................................................................................... 4
1.9.2 Validación de Expertos. ......................................................................................... 4
1.9.3 Método histórico – lógico. ..................................................................................... 4
1.9.4 Método Analítico – Sintético. ................................................................................ 4
1.9.5 Método Inductivo – Deductivo. ............................................................................. 4
1.9.6 Método Sistémico. Este método permite aplicar la teoría de sistemas de
información en la elaboración y estructuración de esta tesis de grado. ................................. 5
1.9.7 Técnicas e instrumentos de investigación. ............................................................. 5
1.9.8 Metodología de la ingeniería del software ............................................................. 5
1.10 Resumen de la estructura de la tesis ...................................................................... 6
1.11 Elementos de novedad, aporte teórico y significación práctica. ............................ 7
CAPÍTULO I. MARCO TEÓRICO ................................................................................. 8
1.1 Origen y evolución de los procesos informáticos .................................................. 8
VII
1.1.1 Primera generación ................................................................................................ 8
1.1.2 Segunda generación ............................................................................................... 8
1.1.3 Tercera generación ................................................................................................. 9
1.1.4 Cuarta generación .................................................................................................. 9
1.1.5 Quinta generación .................................................................................................. 9
1.1.6 Sexta generación .................................................................................................... 9
1.2 Análisis de las distintas posiciones teóricos sobre procesos informáticos .......... 10
1.2.2 Procesamiento digital de imágenes (PDI). ........................................................... 11
1.3. Orígenes del procesamiento digital de imágenes .......................................................... 13
1.3.1 Aplicaciones del procesamiento de imágenes ............................................................ 13
1.3.2. Componentes de un sistema PDI. .............................................................................. 15
1.3.3. Herramientas para el PDI. .......................................................................................... 15
1.4 Fundamentos del procesamiento de imágenes digitales relaciones entre píxeles 16
1.4.1 Conectividad ........................................................................................................ 16
1.4.2 Distancia .............................................................................................................. 17
1.4.3 Ruido en imágenes ............................................................................................... 17
1.5 Captura y digitalización de imágenes .................................................................. 18
1.5.1 Captura de imágenes ............................................................................................ 18
1.6 La digitalización ................................................................................................ 211
1.7 El muestreo ........................................................................................................ 211
1.7.1 La cuantización .................................................................................................. 221
1.8 Operaciones básicas entre píxeles ...................................................................... 222
1.8.1 Operaciones aritméticas ..................................................................................... 222
1.8.2 Operaciones lógicas ........................................................................................... 244
1.8.3 Transformaciones geométricas .......................................................................... 244
1.8.4 Interpolación ...................................................................................................... 244
1.8.5 Amplificación y Reducción de imágenes .......................................................... 255
1.8.6 . Correlación de Matrices ................................................................................... 256
1.8.7 Introducción a la segmentación ......................................................................... 266
1.8.8 Segmentación basada en Umbralizado .............................................................. 277
1.8.9 Segmentación basada en Regiones .................................................................... 288
1.8.10 Crecimiento de Regiones ................................................................................... 288
1.9 Introducción a los clasificadores………………………………………………..29
1.9.1 Características discriminantes…………………………………………………..30
1.9.2 Proceso de clasificación ....................................................................................... 31
1.9.3 Métodos de clasificación de patrones ................................................................ 332
1.10 Fundamentación teórica de la variable dependiente. ........................................... 33
VIII
1.11 Conclusiones parciales del capítulo I ................................................................... 35
CAPÍTULO II. MARCO METODOLÓGICO. ............................................................. 36
2.1. Caracterización de UNIANDES Tulcán. ...................................................................... 36
2.2. Descripción del procedimiento metodológico para el desarrollo de la investigación. . 36
2.2.1. Modalidad de la investigación. .................................................................................. 36
2.2.2. Tipos de Investigación ............................................................................................... 36
2.2.3. Población y muestra. .................................................................................................. 37
2.2.4. Métodos, técnicas e instrumentos de investigación. .................................................. 39
2.2.5. Interpretación de los resultados. ................................................................................ 41
2.3. Conclusiones parciales del Capítulo II. ........................................................................ 45
CAPÍTULO III. DESARROLLO DE LA PROPUESTA ............................................. 46
3.1. Título de la propuesta. .................................................................................................. 46
3.2. Propuesta del investigador. ........................................................................................... 46
3.2.1. Análisis de sistema ..................................................................................................... 46
3.2.1.1. Análisis de los Requerimientos de Software .......................................................... 47
3.2.1.2. Diagrama de Flujo de Datos (DFD) ........................................................................ 47
3.2.2. Diseño del sistema ..................................................................................................... 49
3.2.2.1 Requerimientos de Entrada/Salida ........................................................................... 49
3.2.2.2. Requerimientos de Hardware y Software ............................................................... 50
3.2.2.3 Requerimientos de Base de Datos (BD) ................................................................ 553
3.2.2.4. Diagrama físico ..................................................................................................... 553
3.2.2.5. Diagrama Entidad – Relación ................................................................................. 53
3.2.2.6. Diccionario de Datos .............................................................................................. 54
3.2.3. Implementación del sistema ....................................................................................... 56
3.2.3.1 Código de la pantalla de inicialización Sistema Detección vehicular “SISDEV” ... 56
3.2.3.2. Código Fuente pantalla principal Sistema detección vehicular “SISDEV”............ 57
3.2.3.4 Código de la clase conexión a la Base de datos sqlserver ....................................... 60
3.3.4. Pruebas ....................................................................................................................... 61
3.3.4.1. Caja Negra ............................................................................................................... 61
3.3.5. Resultados de la Validación de la propuesta.............................................................. 64
Análisis de Resultados ......................................................................................................... 65
3.4. Conclusiones parciales del Capítulo III ........................................................................ 69
Conclusiones generales y recomendaciones ........................................................................ 70
Conclusiones generales ........................................................................................................ 70
Recomendaciones ................................................................................................................ 70
Bibliografía ........................................................................................................................ 772
IX
ÍNDICE DE FIGURAS.
Fig. 1.1 Imagen de rayos gamma ......................................................................................... 13
Fig. 1.2 Imágenes con rayos X; (a) Mano; (b) Arma de fuego ............................................ 14
Fig. 1.3 Imágenes de banda visible; (a) Detección del nivel del líquido; (b) Conteo de ..... 14
Fig. 1.4 Imagen de banda de radio; (a) Resonancia ............................................................. 14
Fig. 1.5 Vecindad N4(p). ..................................................................................................... 16
Fig. 1.7 Conectividad de píxeles. ......................................................................................... 17
Fig. 1.8. Distancia euclidiana para una imagen de 5 por 5. ................................................. 17
Fig. 1.10 Diferentes ruidos afectando a una imagen; (a) Original; (b) Gaussiano; (c) ........ 18
Fig. 1.11. Dispositivos de captura; (a) cámara digital; (b) escáner; (c) video cámara digital.
........................................................................................................................................... 200
Fig. 1.12 Imagen con baja resolución ................................................................................ 211
Fig. 1.14 Suma de Imágenes. ............................................................................................. 232
Fig. 1.15 Resta de Imágenes. ............................................................................................. 233
Fig. 1.16 Multiplicación de una imagen por si misma. ...................................................... 233
Fig. 1.17 Operación lógicas de imágenes binarias (and, or y not) ..................................... 244
Fig. 1.18 Ampliación y reducción de imágenes. ................................................................ 255
Fig. 1.19 Dos imágenes del mismo tamaño para determinar su correlación. .................... 266
Fig. 1.20 Segmentación por umbralización de la placa de un automóvil (a) imagen original;
........................................................................................................................................... 288
Fig. 1.21 Segmentación por Regiones de la placa de un automóvil; (a) imagen en grises;
........................................................................................................................................... 309
Fig. 1.22 Proceso de clasificación de objetos en una imagen. ........................................... 332
Fig. 1.23 Extracción del primer carácter de la placa............................................................ 33
Fig N° 3.1. Ingeniería del Software ..................................................................................... 46
Fig N° 3.2. Ingeniería del Software .................................................................................... 46
Fig N° 3.3. Diseño .............................................................................................................. 48
Fig N° 3.4. Login. ............................................................................................................... 49
Fig N° 3.5. ........................................................................................................................... 49
Fig Nº 3.6. Diagrama Lógico. ............................................................................................. 50
Fig N°3.8 Diccionario de datos tabla dbo.T_Users ............................................................ 53
Fig N°3.9. Diccionario de datos tabla dbo.T_Propietario. .................................................. 54
X
Fig N°3.10. Diccionario de datos tabla dbo.Tregistro ........................................................ 55
Fig N°3.11 Diccionario de datos tabla dbo.Tvehiculo. ....................................................... 56
Fig N°3.12. Pantalla Principal a prueba con caja negra ...................................................... 61
Fig N°3.13. Pantalla Inicial Sistema de Registro de Usuarios a prueba con caja negra. .. 663
Fig N°3.14 Registro de vehículo a prueba con caja negra. ................................................. 63
ÍNDICE DE TABLAS.
Tabla.1 Procesos PDI. ........................................................................................................ 112
Tabla Nº. 1 Población y muestra .......................................................................................... 38
Tabla Nº. 2 Población y muestra .......................................................................................... 39
Tabla Nº. 3. .......................................................................................................................... 41
Tabla Nº. 4. .......................................................................................................................... 41
Tabla Nº. 5. ........................................................................................................................ 442
Tabla Nº. 6. ........................................................................................................................ 443
Tabla Nº. 7. .......................................................................................................................... 43
Tabla Nº. 8. .......................................................................................................................... 43
Tabla Nº. 9. .......................................................................................................................... 44
Tabla N° 10 Análisis requisitos de Software. ...................................................................... 50
Tabla N° 11 Análisis requisitos de Base de Datos............................................................... 52
Tabla N° 12 Resultados de la prueba de caja negra ............................................................. 62
Tabla N° 13. Resultados de la prueba de caja negra ............................................................ 63
Tabla N° 14 Resultados de la prueba de caja negra ............................................................. 64
XI
RESUMEN EJECUTIVO
El presente trabajo de investigación destaca la importancia de los sistemas informáticos, en
especial cuando se requiere dar una mejor administración, de la información, además no
se requiere de mayor conocimiento debido a su simplicidad por lo que está alcanzando un
muy alto nivel de aceptación en todo el mundo.
Con el sistema se pretende realizar reconocimiento de placas vehiculares usando
herramientas digitales aplicadas al reconocimiento de las mismas, partiendo de una
comparación gráfica con patrones digitales visuales almacenados en una base de datos para
obtener la identificación de un determinado vehículo y su información básica relevante
además de una regularización horaria ordenada que proporcione información de
propietario, y horas de ingreso obteniendo así datos que faciliten el ingreso y salida de un
vehículo del parqueadero de UNIANDES Tulcán.
El sistema informático, se encamina hacia el mejoramiento de la calidad de atención a
autoridades, docentes y estudiantes y con ello alcanzar la excelencia, que es el objetivo que
toda institución debería perseguir. Todo lo que se ha planteado, por parte del investigador
se lo puede lograr, pues existe la predisposición de todos quienes están involucrados en el
proceso educativo que oferta la Universidad Autónoma de los Andes UNIANDES.
Descriptores: sistemas informáticos, herramientas digitales, revisión de placas de
vehículos.
.
XII
ABSTRACT
This research highlights the importance of computer systems, especially when required to
better management of the information, and does not require more knowledge because of its
simplicity so is reaching a very high level of acceptance worldwide.
With the system is to perform recognition of license plates using digital tools applied to
recognition of the same, from a visual comparison with digital visual patterns stored in a
database for identification of a particular vehicle and its basic relevant information plus
orderly adjustment time to provide owner information, hours of admission and obtaining
data to facilitate entry and exit of the parking of a vehicle UNIANDES Tulcán.
The computer system is directed toward improving the quality of care authorities, teachers
and students and thereby achieve excellence, which is the goal that every institution should
pursue. All that has been raised, by the researcher can achieve, as there is the willingness
of all those involved in the educational process offered by the University of the Andes
UNIANDES.
1
INTRODUCCIÓN
1.1 Antecedentes de la Investigación
Los estudios dentro del campo de detección vehicular no se ha podido observar ya que por
el momento se han desarrollado aplicaciones de procesamiento de imágenes. Pero a nivel
general los trabajos de investigación en Procesamiento Digital de Imágenes (PDI), se han
realizado en diferentes áreas como: Diseño y Traficación, Detección facial entre otros.
En la bibliografía se ha encontrado investigaciones orientadas a temas similares de Iván
Danilo García Santillán, (2008), “Visión Artificial y Procesamiento Digital de Imágenes
usando Matlab, Ibarra Ecuador.
Se trata de una clase de procesamiento de señales que puede tomar fotografías o
fotogramas de vídeo y someterlos a un procesado de perfil bajo con el fin de extraer
determinadas características o parámetros, o bien para elaborar nuevas imágenes
procesadas como material de salida. En un sentido más amplio, la visión artificial puede
ser considerada como una forma más genérica del procesamiento de imágenes, más
cercana a la interpretación de imágenes, cuya finalidad es procesar, comprender y descifrar
características o rastrear objetos, con un objetivo claro, en una imagen o una secuencia de
imágenes de vídeo.
Se visitó la biblioteca de Uniandes Tulcán y no se encontraron trabajos de tesis similares.
1.2 Planteamiento del Problema
En la actualidad la Universidad Autónoma de Los Andes Tulcán, no cuentan con un
Sistema Informático que controle el ingreso vehicular y permita llevar un registro de uso
del parqueadero y así, de esta manera, emitir los respectivos informes, en el caso de que
existiera una sustracción vehicular, siendo así, los administradores no pueden llevar un
registro eficiente de ingreso vehicular ni elevar las correspondientes seguridades de ingreso
a la Universidad, por lo que no tienen un registro adecuado para que lleven los registros.
2
Esto produce en trabajadores como en propietarios malos entendidos, provocando pérdida
de recursos y descontento en empleados, así como en los empleadores.
Al no disponer de un sistema informático de reconocimiento de placas vehiculares se
desconoce el ingreso de personas no deseadas en la institución, la mala utilización del
parqueadero y además se desconoce el porcentaje de uso del parqueadero y si abastece
adecuadamente al número de usuario.
1.3 Formulación del Problema
¿Cómo contribuir al mejoramiento del control e identificación del ingreso y salida de
vehículos en UNIANDES Tulcán?
1.4 Delimitación del Problema
Lugar. La presente tesis, se implementó en la Universidad Autónoma Regional de los
Andes de la ciudad de Tulcán, ubicada en las calles Seminario y Las Palmas.
Tiempo. El tiempo estimado en el desarrollo de la tesis, ha sido aproximadamente de
cinco meses; es decir, desde el mes de marzo a agosto del 2014.
Objeto de investigación y campo de acción
Objeto de investigación. Procesos Informáticos
Campo de Acción. Software de aplicaciones
Línea de investigación. Desarrollo de Software y programación de sistemas
Identificación de la línea de investigación
La línea de investigación de la presente tesis de grado es: Desarrollo de software y
programación de sistemas, tecnologías de información y comunicación.
1.5 Objetivos
Objetivo General
Implementar un sistema de identificación y administración vehicular, que contribuya al
mejoramiento del ingreso y salida de vehículos del parqueadero Uniandes Tulcán.
3
Objetivos Específicos
Fundamentar teóricamente sobre tecnologías PDI y seguridad informática.
Diagnosticar el estado actual del control del parqueadero de la UNIANDES.
Determinar los elementos constitutivos del Sistema basado en tecnología PDI para la
Universidad Regional Autónoma De Los Andes Uniandes extensión Uniandes.
Validar el Sistema Propuesto por la vía de expertos.
1.6 Idea a defender
Con la implementación de un sistema de identificación y administración vehicular, se
mejorará el ingreso y salida de vehículos del parqueadero de la Uniandes Tulcán.
1.7 Variables
1.7.1 Variable independiente. Sistema de identificación y administración vehicular
1.7.2 Variable dependiente. Ingreso y salida de vehículos del parqueadero de la
Uniandes Tulcán
1.8 Justificación del tema
Esta tesis de grado se desarrolla debido a que se torna indispensable que los
administrativos de una institución tengan en conocimiento el ingreso y control de
vehículos.
Uno de los beneficios más importantes de utilizar los métodos PDI para la identificación
vehicular, es que la información administrada es intransferible.
El sistema permite a los administradores del parqueadero, determinar el número de
vehículos ingresados con características y datos de los conductores y automotores.
Consecuentemente de lo expuesto la investigación y realización de este proyecto
contribuirá de forma relevante, a los usuarios y administradores de UNIANDES Tulcán;
4
sin dejar de tomar en cuenta el alto grado de investigación sobre tecnología PDI aplicable a
la detección vehicular poco o nada estudiado y explotado en nuestro país.
1.9 Breve explicación de la metodología investigativa a emplear.
La presente tesis de grado se lleva a cabo bajo los paradigmas cuantitativo y cualitativo,
teniendo en cuenta algunos tipos de investigación, tales como descriptiva, correlacional,
bibliográfica, de campo y aplicada. Además se emplearán diferentes métodos de
investigación de carácter empírico y teórico del conocimiento. Estos métodos permiten
buscar y encontrar datos reales de manera práctica. En estos métodos se encuentran:
1.9.1 Observación Científica.
Este método se lo aplica en nuestra tesis de grado ya que permite examinar directamente
los hechos o fenómenos que se presenten en UNIANDES Tulcán, con la finalidad de ver y
analizar la usabilidad y seguridad de la misma.
1.9.2 Validación de Expertos.
En la tesis de grado, este método se lo va a utilizar porque ayuda a resolver problemas e
incógnitas que surjan en la misma, mediante expertos en el área de Sistemas y las TIC’s.
Entre los principales métodos teóricos a emplearse, se tienen:
1.9.3 Método histórico – lógico.
El método lógico ayuda con la causa y efecto de la tesis de grado y el método histórico
ayuda a recopilar información del pasado, del presente y fututo sobre la usabilidad y
seguridad del parqueadero.
1.9.4 Método Analítico – Sintético.
Este método permite realizar la extracción de las partes de un todo, con el objeto de
estudiar y examinar por separado la usabilidad y seguridad del parqueadero de UNANDES
Tulcán, dentro de nuestra tesis.
5
1.9.5 Método Inductivo – Deductivo.
En la tesis de grado se va a usar este método porque lo deductivo permite realizar la
formación de hipótesis, investigación de leyes científicas, y las demostraciones.
Y el inductivo permite encontrar principios desconocidos a partir de los conocidos y
también elevar el nivel de conocimiento.
1.9.6 Método Sistémico.
Este método permite aplicar la teoría de sistemas de información en la elaboración y
estructuración de esta tesis de grado.
1.9.7 Técnicas e instrumentos de investigación.
Las técnicas para recopilación de datos, a utilizarse son la encuesta y la entrevista. Para la
encuesta se utiliza el cuestionario o test y para la entrevista se emplea la guía de entrevista.
1.9.8 Metodología de la ingeniería del software
Para la presentación del proyecto, se aplicará como metodología la del ciclo de vida clásico
del software, la misma que tiene las siguientes etapas o fases:
1.9.8.1 Análisis de sistemas de información.
En nuestra tesis de grado en esta fase se realiza la especificación lógica funcional del
nuevo sistema, se analizan los requisitos del mismo para la gestión del sistema biométrico.
1.9.8.2 Diseño de sistemas de información.
En esta etapa, se realiza la especificación física funcional del sistema biométrico dactilar,
determinando los componentes necesarios para su implementación.
1.9.8.3 Implementación del sistema de información.
En esta fase se desarrollan los elementos constitutivos necesarios para el sistema de
detección vehicular generador de informes, utilizando tecnologías adecuadas para su
correcto desenvolvimiento.
6
1.9.8.4 Pruebas.
En esta etapa se desarrollarán las pruebas de funcionamiento pertinentes al sistema
detección vehicular, generadora de informes, detección de placa.
1.10 Resumen de la estructura de la tesis.
De acuerdo al Manual de Investigación 2013 de la UNIANDES, se establece la siguiente
estructura de tesis de grado:
Portada de la Tesis:
Introducción
Antecedentes de la investigación.
Planteamiento del problema.
Formulación del problema.
Delimitación del problema.
Objeto de Investigación y campo de acción.
Identificación de la Línea de Investigación.
Objetivos: objetivo general y objetivo (s) específico (s)
Hipótesis, Idea a Defender, Preguntas Científicas (dependiendo de la modalidad)
Justificación del tema
Breve explicación de la metodología investigativa a emplear.
Resumen de la estructura de la tesis: breve explicación de los capítulos de la tesis.
Elementos de novedad, aporte teórico y significación práctica, en dependencia del
alcance de la tesis.
Capítulo I. Marco Teórico. Este capítulo contiene los referentes teóricos sobre los
Sistemas de procesamiento digital de imágenes para módulos generadores de detección
vehicular de UNIANDES Tulcán.
Capítulo II. Marco metodológico, se refiere a la metodología de investigación utilizada
en la ejecución de la presente tesis.
7
Capítulo III. Desarrollo de la propuesta. Contiene elementos de la propuesta, relacionada
con el análisis, diseño, implementación y pruebas del sistema de detección vehicular para
módulo PDI de la UNIANDES Tulcán.
Conclusiones generales.
Recomendaciones
Bibliografía
Anexos
1.11 Elementos de novedad, aporte teórico y significación práctica.
El presente trabajo es novedoso, porque se presenta un sistema informático que no está
llevándose a cabo en la actualidad, una metodología de la investigación científica y más
una metodología actual de proyectos que ayudan a elevar la cultura emprendedora,
fortaleciendo la creatividad y la innovación en los funcionarios de las empresas
encuestadoras, se utilizarán herramientas libres y en sí el proyecto porque es nuevo, el
mismo que no se ha aplicado nunca en esta institución.
El aporte teórico son los temas nuevos como sistemas informáticos, herramientas digitales,
revisión de placas de vehículos, entre otros.
La Significación Práctica del sistema de procesamiento digital de imágenes está presente
en la vida cotidiana. Extendidos en forma de sistemas de seguridad, climatización,
simulación de presencia, tele medicina, ocupan un lugar cada vez más importante, con un
futuro ilimitado para la imaginación. En este proyecto investigativo el gran aporte entra en
la identificación y control es decir: reconocer, informar, analizar etc. el acceso de un
vehículo en UNIANDES Tulcán.
En la actualidad UNIANDES Tulcán, no posee un sistema de detección vehicular
generador de PDI, por lo que dificulta la correcta detección y administración vehicular al
parqueadero, la Novedad de la propuesta No solo es un sistema PDI. Sino que es una
aplicación capaz de identificar un vehículo en movimiento a través de la placa, realizando
procesamiento digital de imágenes, conjuntamente con la visión artificial que intenta
emular la capacidad que tienen algunos seres vivos para ver una escena y entenderla.
8
CAPÍTULO I.
MARCO TEÓRICO
1.1 Origen y evolución de los procesos informáticos
Se dice que el Ábaco chino, ha sido la base para las máquinas chinas, éste era una tablilla
dividida en columnas en la cual la primera, contando desde la derecha, correspondía a las
unidades, la siguiente a la de las decenas, y así sucesivamente. A través de sus
movimientos se podía realizar peticiones de adición sustracción y luego de multiplicación
y división
“En el siglo XVII l científico Blas pascal inventó una máquina calculadora. Ésta
solo servía para hacer sumas y restas, pero este dispositivo solo sirvió como base
para que Leibniz, en el siglo XVIII, desarrolla una máquina que, además que
realizar operaciones de adición y sustracción, podía efectuar operaciones de
producto y cociente. Ya en el siglo XIX se comercializaron las primeras máquinas de
calcular.” (Burato Carina, 2010, pág. 27)
Frente a este invento, se puede destacar que al principio nadie se imaginaba que se iba a
constituir, en el inicio de un inmenso desarrollo dentro de la ciencia y tecnología, pero la
máquina calculadora en sí ya era un avance significativo, lo que dio como resultado que se
haya renovado con otro invento que logró hacer las cuatro operaciones.
1.1.1 Primera generación
Las computadoras fueron desarrollándose conforme ha pasado el tiempo, expresa: “Eran de
un tamaño tan grande que ocupaban espaciosos salones en las universidades donde fueron
desarrolladas.” (López, 2012, pág. 14) Y es que su capacidad de almacenamiento en la
memoria era muy reducida, como en el caso de la ENIAC que almacenaba 1kB,
sumamente pequeño para los que se conoce en la actualidad
1.1.2 Segunda generación
La característica principal en cuanto a los equipos es la inclusión de transistores. Respecto
a la programación o software, siguen dominando los sistemas de tarjeta o cinta perforada
para la entrada de datos. Otro gran logro de esta época es el desarrollo del primer lenguaje
de alto nivel, el FORTRAN el cual es muy apropiado para trabajos científicos,
matemáticos y de ingeniería.
9
1.1.3 Tercera generación
Lo siguiente fue la integración a gran escala de transistores en microcircuitos llamados
procesadores o circuitos integrados monolíticos LSI, así como la proliferación de lenguajes
de alto nivel y la introducción de sistemas operativos.
1.1.4 Cuarta generación
En esta generación ya aparece el chip, se crea el primer microprocesador o Chip de 4 bit,
que en un espacio de aproximadamente 4 x 5 mm contenía 2250 transistores. Este primer
microprocesador fue bautizado como el 4004.
“Esta generación se caracterizó por grandes avances tecnológicos realizados en un tiempo
muy corto. En 1977 aparecen las primeras microcomputadoras, entre las cuales, las más
famosas fueron las fabricadas por Apple Computer, Radio Shack y Commodore Business
Machines.” (García, 2013, pág. 30)
Prosigue el avance dentro de la informática y es aquí donde nos damos cuenta que el
microchip, ha ayudado a manejar más rápido la información
1.1.5 Quinta generación
Hay dos grandes avances tecnológicos que quizás sirvan como parámetro para el inicio de
dicha generación: la creación en 1982 de la primera supercomputadora con capacidad de
proceso paralelo, diseñada por Seymouy Cray.
La característica principal sería la aplicación de la inteligencia artificial. Las computadoras
de esta generación contienen una gran cantidad de microprocesadores trabajando en
paralelo y pueden reconocer voz e imágenes.
1.1.6 Sexta generación
Aparentemente, ésta sería la última generación dentro de los computadores más, el futuro
es incierto ya que no se sabe qué nos traerá el avance tecnológico.
“Esta generación cuenta con arquitecturas combinadas Paralelo y Vectorial, con cientos de
microprocesadores vectoriales trabajando al mismo tiempo”, (Nova, 2015, pág. 70); se han
10
creado computadoras capaces de realizar más de un millón de millones de operaciones
aritméticas de punto flotante por segundo las redes de área mundial) seguirán creciendo
desorbitadamente utilizando medios de comunicación a través de fibras ópticas y satélites,
con anchos de banda impresionantes.
1.2 Análisis de las distintas posiciones teóricos sobre procesos informáticos
Para la elaboración de la propuesta de la tesis de grado, es necesario basarse en los
siguientes fundamentos teóricos:
1.2.1 Sistemas de Información.
En la actualidad para muchas organizaciones, los sistemas de información son el corazón
de las actividades cotidianas y objeto de gran consideración en la toma de decisiones, las
empresas consideran con mucho cuidado las capacidades de sus sistemas de información
cuando deciden ingresar o no en nuevos mercados o cuando planean la respuesta que darán
a la competencia. Al establecer los sistemas de información basados en computadoras
deben tener la certeza de que se logren dos objetivos principales: que sea un sistema
correcto y que este correcto el sistema. Con lo cual las etapas más importantes para el
desarrollo de un correcto sistema se basa en las etapas de: análisis, diseño, pruebas e
implementación, las cuales se detallan a continuación.
“El hardware incluye computadoras o cualquier tipo de dispositivo electrónico
inteligente, que consisten en procesadores, memoria, sistemas de almacenamiento
externo. El software incluye al sistema operativo, firmware y aplicaciones, siendo
especialmente importante los sistemas de gestión de bases de datos”. (Rioja, 2010,
pág. 27)
Análisis
En esta fase los analistas de sistemas recopilar la mayor cantidad de información
deprendiendo de los requerimientos que disponga en usuario final.
Diseño
El diseño de un sistema indica los datos de entrada, aquellos que serán calculados y los que
deben ser almacenados. Así mismo, se escriben con todo detalle los procedimientos de
cálculo y los datos individuales.
11
Pruebas
Durante la fase de prueba de sistemas, el sistema se emplea de manera experimental para
asegurarse de que el software no tenga fallas, es decir que funciona de acuerdo con las
especificaciones y en la forma en que los usuarios esperan que lo haga.
Implementación
Es el proceso de verificar e instalar nuevo equipo, entrenar a los usuarios, instalar la
aplicación y construir todos los archivos de datos necesarios para que sea utilizado.
1.2.2 Procesamiento digital de imágenes (PDI).
La visión artificial (o visión por computador) es una disciplina compleja que involucra
otras ciencias e incluye estudios de física, matemáticas, ingeniería eléctrica, computación.
El continuo desarrollo de nuevos algoritmos, funciones y aplicaciones, hacen de esta
disciplina y del procesamiento digital de imágenes (PDI) una tecnología perenne y en
constante evolución. La visión artificial intenta emular la capacidad que tienen algunos
seres vivos para ver una escena y entenderla; conjuntamente con el PDI, han
experimentado una rápida evolución en las dos últimas décadas. (Santillán, 2008)
Los procesos del PDI pueden ser subdivididos en seis áreas principales y están agrupados
de acuerdo a la complicación y delicadeza que lleva su implementación.
Estas son: captura y adquisición, pre-procesamiento, segmentación, descripción,
reconocimiento e interpretación. No todas las aplicaciones requieren de todos los procesos
y depende de la complejidad del problema que se va a resolver. Los resultados obtenidos
en este tipo de aplicaciones dependen de la calidad de la imagen original, por lo que se
deben tomar todas las precauciones necesarias para tener una iluminación adecuada y
uniforme en el momento de su adquisición. (Santillán, 2008).
12
El procesamiento digital de imágenes (PDI) se refiere a procesar las imágenes del mundo
real de manera digital por medio de un computador. Es un tema muy amplio, en el que se
incluyen estudios de física, matemáticas, ingeniería eléctrica, computación.
Estudia los fundamentos conceptuales de la adquisición y despliegue de imágenes y con
detalle los fundamentos teóricos y algorítmicos del procesamiento como tal. Tiene además,
como objetivo mejorar el aspecto de las imágenes y hacer más evidentes en ellas ciertos
detalles que se desean hacer notar.
Tabla.1 Procesos PDI.
Fuente: Libros de informática
La captura o adquisición es el proceso a través del cual se obtiene una imagen digital
utilizando un dispositivo de captura como una cámara digital, video cámara, escáner,
satélite, etc.
El reprocesamiento incluye técnicas tales como la reducción del ruido, realce del
contraste, realce de ciertos detalles, o características de la imagen.
La segmentación es el proceso que divide una imagen en objetos que sean de nuestro
interés de estudio.
La descripción es el proceso que obtiene características convenientes para diferenciar un
tipo de objeto de otro, como: la forma, el tamaño, área, etc.
El reconocimiento es el proceso que identifica los objetos, como por ejemplo: una llave, un
tornillo, moneda, coche, etc.
13
La interpretación es el proceso que asocia un significado a un conjunto de objetos
reconocidos (llaves, tornillos, herramientas, etc.) y trata de emular la cognición.
1.3. Orígenes del procesamiento digital de imágenes
La historia del PDI se remonta a la década de los 60 y está directamente ligada con el
desarrollo y evolución de las computadoras. Su progreso ha ido de la mano con el
desarrollo de las tecnologías de hardware, ya que requiere un alto poder y recursos
computacionales para almacenar y procesar las imágenes. De igual manera el desarrollo de
los lenguajes de programación y los sistemas operativos han hecho posible el crecimiento
continuo de aplicaciones relacionadas al procesamiento de imágenes, tales como: imágenes
médicas, satelitales, astronómicas, geográficas, arqueológicas, biológicas, aplicaciones
industriales, entre otras.
1.3.1 Aplicaciones del procesamiento de imágenes
Existe una amplia gama de áreas donde el PDI se utiliza de manera rutinaria para la
resolución de ciertos problemas, dependiendo de la fuente de energía, sean estas: rayos
gamma, rayos X, banda ultravioleta, banda infrarroja, banda visible, microondas, radio,
ultrasonido.
Algunos ejemplos de aplicaciones son:
Imágenes de rayos gamma. Imágenes médicas y observaciones astronómicas.
Fig. 1.1 Imagen de rayos gamma
Imágenes de rayos X.- Aplicaciones en la medicina, astronomía e industriales.
Fuente. Libros de informática
14
(a) (b)
Fig. 1.2 Imágenes con rayos X; (a) Mano; (b) Arma de fuego
Imágenes de banda visible.- Inspección de objetos industriales, identificación de billetes,
conteo, reconocimiento automático de placas de vehículos.
Fig. 1.3 Imágenes de banda visible; (a) Detección del nivel del líquido; (b) Conteo de
billetes; (c) Reconocimiento automático de Placas.
Fuente. Libros de informática
Imágenes de banda de radio.- Aplicaciones en medicina y astronomía.
Fig. 1.4 Imagen de banda de radio; (a) Resonancia
Magnética de la rodilla.
Fuente. Libros de informatica
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1.3.2 Componentes de un sistema PDI.
Entre los componentes principales para un sistema de procesamiento digital de imágenes
tenemos los siguientes:
- Sensores.
- Digitalizadores.
- Hardware especializado en el PDI.
- Computadora.
- Software.
- Dispositivos de almacenamiento: memoria, discos.
- Monitores: despliegue y visualización.
- Hardcopy: impresión, diapositivas, fotografías.
- Acceso a la Red: transmisión por cables ópticos, UTP, wireless, etc.
1.3.3 Herramientas para el PDI.
En la actualidad existe una gran cantidad de herramientas de software libre y comercial
destinadas al procesamiento digital de imágenes. A continuación se presenta algunas de las
más utilizadas en nuestro medio.
Adobe Photoshop.- Es la herramienta líder en el tratamiento de imágenes digitales por
su gran popularidad, facilidad y resultados obtenidos.
http://www.adobe.com/es/products/photoshop/photoshop
Matlab(Image Processing Toolbox y Image Acquisition Toolbox).- Paquetes
específicos de Matlab sobre adquisición y procesamiento de imágenes digitales.
http://www.mathworks.com/access/helpdesk/help/toolbox/images/images.shtml
Mathematica.- Paquete específico de Matemática sobre procesamiento de imágenes
digitales.
http://www.wolfram.com/products/applications/digitalimage/
Micromorph.- Software de análisis de imágenes y morfología matemática para
Windows.
http://cmm.ensmp.fr/Micromorph/
16
1.4 Fundamentos del procesamiento de imágenes digitales relaciones entre píxeles
Un píxel p con coordenadas (x,y) tiene cuatro vecinos, dos horizontales y dos verticales,
cuyas coordenadas son: (x+1,y), (x-1,y), (x,y-1), (x,y+1). A este conjunto de píxeles se
llama vecindad 4 de p y se denota por N4(p), ver la figura 1.5. Nótese que para cada uno de
estos píxeles hay una distancia de 1 (uno) desde p y que en los bordes de la imagen algunos
de estos píxeles quedarán fuera de la imagen. (Santillán, 2008).
Fig. 1.5 Vecindad N4(p). Fig. 1.6 Vecindad ND(p).
Fuente. Libros de informática Fuente. Libros de informática
Existen también 4 vecinos diagonales de p con coordenadas: (x+1,y+1), (x+1,y-1), (x-1,y-
1), (x-1,y+1) y se les denota por ND(p), ver la figura 1.6. Conjuntamente, N4(p) y ND(p)
forman la vecindad 8 de p denotada por N8(p). (Santillán, 2008).
1.4.1 Conectividad
La conectividad es un concepto importante utilizado para establecer los límites de objetos
en regiones dentro de una imagen digital. Para determinar si dos píxeles están conectados
se determina si son adyacentes en algún sentido, sea ND(p) o N4(p) por ejemplo, y si sus
niveles de gris satisfacen algún criterio de similitud (si son iguales o parecidos). Por
ejemplo, en una imagen binaria con valores de 1 y 0, dos píxeles pueden ver vecinos
N4(p), pero se dice que están conectados sólo cuando tienen el mismo valor. En la figura
1.7 se observa la conectividad de píxeles en una imagen binaria. El píxel 6 está conectado
con el 2 y 8. El píxel 3 está conectado con el 5. (Ortíz, 2013).
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Fig. 1.7 Conectividad de píxeles.
Fuente. Libros de informática
1.4.2 Distancia
La distancia o transformada de distancia proporciona una medición de la separación
existente entre dos puntos dentro de una imagen. Dados dos píxeles p y q con coordenadas
(x,y) y (s,t), respectivamente, se puede definir una función de distancia D si se cumple:
D(p,q) ≥ 0
D(p,q)=0, si p=q
D(p,q)=D(q,p)
Las funciones de distancia comúnmente usadas son: distancia euclidiana y distancia tablero
de ajedrez.
Distancia euclidiana entre p y q: D ( p,q)= .
En la figura 1.8 se muestra la distancia euclidiana para una imagen de 5 por 5. (Ortíz,
2013)
Fig. 1.8. Distancia euclidiana para una imagen de 5 por 5.
1.4.3 Ruido en imágenes
Todas las imágenes tienen cierta cantidad de ruido, la cual se puede deber a la cámara,
escáner o al medio de transmisión de la señal.
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Generalmente el ruido se manifiesta como píxeles aislados que toman un nivel de gris
diferente al de sus vecinos. Los algoritmos de filtrado permiten eliminar o disminuir este
ruido.
El ruido puede clasificarse en los siguientes tipos:
Gaussiano. Produce pequeñas variaciones en la imagen; generalmente se debe a diferentes
ganancias en la cámara, ruido en los digitalizadores, perturbaciones en la transmisión. Se
considera que el valor final del píxel sería el valor ideal más una cantidad correspondiente
al error que puede describirse como una variable aleatoria gaussiana. (Ortíz, 2013)
Impulsional (sal y pimienta). El valor que toma el píxel no tiene relación con el valor
ideal, sino con el valor del ruido que toma valores muy altos o bajos (puntos blancos y/o
negros) causados por una saturación del sensor o por un valor mínimo captado, si se ha
perdido la señal en ese punto. (Santillán, 2008)
Multiplicativo. La imagen obtenida es el resultado de la multiplicación de dos señales.
(Barriuso, 1991).
En la figura 1.10 se muestran los diferentes ruidos afectando a una imagen.
Fig. 1.10 Diferentes ruidos afectando a una imagen; (a) Original; (b) Gaussiano; (c)
Multiplicativo; (d) Sal y Pimienta.
Fuente. Libros de informática
1.5 Captura y digitalización de imágenes
1.5.1 Captura de imágenes
19
El proceso de captura se refiere a la adquisición de la imagen del mundo físico. La imagen
puede ser capturada o generada de varias maneras: fotográficamente, con elementos
químicos; o a través de dispositivos electrónicos como el computador, escáner, cámara
digital o video-cámara digital.
a) La cámara digital.- Hay cámaras de toda forma, tamaño, precio y funciones. Algunas
características de las cámaras sobre las cuales se deben investigar antes de su adquisición
son:
Resolución.- Número de píxeles que contienen las imágenes. La mayoría de cámaras
comerciales generan imágenes de 640x480 píxeles que son adecuadas para muchas
aplicaciones. En la mayoría de cámaras es posible elegir entre dos o más resoluciones.
(Wikipedia, Alta definición, 2014).
Memoria.- En general, cuanto mayor sea la memoria es mucho mejor. A usted le interesa
alojar en la memoria tantas fotografías como sea posible antes de proceder a su descarga en
la computadora. Las cámaras pueden incluir memoria interna fija, así como tarjetas de
memoria intercambiables.
El formato de las imágenes capturadas serán del tipo JPG, por lo que podrán ser exportadas
a la mayoría de los programas de tratamiento. (Wikipedia, Alta definición, 2014).
Compresión de Archivos.- La mayoría de cámaras permite elegir el grado de compresión
de las imágenes para su almacenamiento en la memoria. A menor compresión, mayor
calidad de imagen pero también será menor el número de imágenes que es posible
almacenar en la memoria.
Sistema de Transferencia.- Es importante conocer la calidad de operación del sistema de
transferencia de una cámara para el traspaso de imágenes a la PC. La mayoría cuentan con
conexión USB.
b) El escáner.- Es un dispositivo que le permite realizar una copia digital de una fotografía
u otro tipo de documento. Se trata de un aparato semejante a las cámaras digitales y es de
20
gran utilidad para transferir imágenes a una PC cuando solo se cuenta con su versión
impresa.
Un escáner puede concebirse como una cámara digital, pero en lugar de servirse como
aquella, de un CCD (Charge Coupled Device - dispositivo de carga acoplado) rectangular
para captar una imagen completa en un solo paso, el escáner emplea un CCD con una sola
fila de píxeles fotosensibles. Este CCD lineal registra el valor lumínico de cada una de las
líneas o filas de una imagen. Al terminar una línea remite la información de inmediato a la
PC para poder proceder la lectura de la línea siguiente.
Los principales aspectos que debe considerar al adquirir un escáner son: resolución e
intensidad de color.
La resolución del escáner depende en parte de la velocidad y precisión del motor que
impulsa pausadamente al CCD a lo largo del documento. Los escáner de alta resolución
ofrecen un mayor grado de detalle en las porciones más claras y más oscuras de una
imagen. Algunas resoluciones de escáner son: 300, 600, 1200, 2400, 4800, 9600 dpi (dots
per inch – puntos por pulgada).
En la mayoría de escáner de bajo costo la intensidad de color es de 24 bits, lo cual
significa que puede digitalizar hasta 16.7 millones de colores, cantidad similar a la
perceptible por el ojo humano. Los escáner más complejos operan a razón de 30 o 36 bit
por píxel, de manera que pueden distinguir entre miles de millones de colores. (Wikipedia,
Alta definición, 2014).
Fig.1.11. Dispositivos de captura; (a) cámara digital; (b) escáner; (c) video cámara digital.
Fuente. Sitio web
Un sistema básico de captura de imagen contiene un lente y un detector. En la fotografía
digital, el detector es un sensor de imagen denominado CCD y consta de píxeles. Cada
21
píxel representa un punto de color en la imagen terminada. Una cámara capaz de producir
imágenes de 640x480 píxeles cuenta con un CCD de 300000 píxeles. (Santillán, 2008).
Como vimos anteriormente, la calidad de la imagen escaneada es determinada por el
tamaño del píxel (resolución espacial) y por la profundidad de píxel (resolución de brillo).
Esto está relacionado con los pasos básicos en el proceso de la captura digital.
1.6 La digitalización
Es el proceso de paso del mundo continuo (o analógico) al mundo discreto (o digital). Una
vez digitalizada una imagen bidimensional, ésta queda constituida por un conjunto de
elementos básicos llamados píxeles. Cada píxel ofrece cierta información sobre una región
elemental de la imagen, como el color o brillo, y la posición. En imágenes en blanco y
negro esta información es el brillo. En imágenes en color, la información corresponde a la
intensidad de cada una de las componentes de un modelo de color como: RGB, CMYK,
HSI, etc.
En la digitalización normalmente se distinguen dos procesos: el Muestreo y la
cuantización.
1.7 El muestreo
Es el proceso de obtener la imagen. Esto implica que la imagen se muestrea en una matriz
con m filas y n columnas. El muestreo determina el tamaño del píxel y el valor del brillo.
Cuando un dispositivo de captura muestrea la imagen fotográfica, divide la imagen en
píxeles. El tamaño de los píxeles depende del número de foto celdas. En la figura 2.6 y 2.7
se muestran ejemplos de muestreos con diferentes valores para m y n. (Wikipedia,
Resolución de imagen, 2014).
Fig. 1.12 Imagen con baja resolución Fig. 1.13 Imagen con alta resolución.
Fuente. Sitio web
22
1.7.1 La cuantización
Es el proceso de asignar valores a los elementos de la matriz, cada valor representa al valor
de la variable física en ese punto.
A efectos de representación visual se asume que el valor más pequeño del rango de valores
corresponde a un nivel de gris negro y que el valor más grande al nivel de gris blanco.
Dentro de este intervalo, cuantos más valores se puedan discriminar, mayor cantidad de
matices se podrán representar. (Santillán, 2008)
La pregunta obvia que surge al hablar de Muestreo y Cuantización es: ¿Cuáles son los
valores adecuados de número de muestras y número de niveles distinguibles? La respuesta,
también obvia, lo mejor es tener el mayor número posible de muestras (para obtener la
mejor aproximación a la función imagen continua) y el mayor número posible de niveles
(para poder percibir todos los detalles). Sin embargo, hay que considerar que cuantas más
muestras y más niveles, más datos a procesar por el ordenador y más tiempo de
computación necesario para obtener los resultados. (Ortíz, 2013).
1.8 Operaciones básicas entre píxeles
Las operaciones que podemos realizar entre los píxeles son:
1. Operaciones aritméticas
2. Operaciones lógicas
3. Operaciones geométricas
1.8.1 Operaciones aritméticas
Las operaciones aritméticas más usadas en el procesamiento de imágenes son: suma, resta,
multiplicación y división. Para que se pueda llevar a cabo una operación aritmética, ambas
imágenes deben ser del mismo tamaño (ancho y alto). En la figura
1.14 se muestra la suma de dos imágenes, la cual se realiza de la forma C(x, y) =A(x, y)
+ B(x, y). (Santillán, 2008)
23
Fig. 1.14 Suma de Imágenes.
Fuente. Sitio web
La resta de imágenes consiste en restar de una imagen el valor correspondiente de otra
imagen. También requiere que ambas imágenes sean de igual tamaño.
En la figura 1.15 se muestra la resta de dos imágenes, la cual se realiza de la forma C(x, y)
= A(x, y) − B(x, y).
Fig. 1.15 Resta de Imágenes.
La multiplicación de imágenes se puede llevar a cabo entre dos imágenes del mismo
tamaño, multiplicando elemento a elemento cada uno de los píxeles de la imagen, de la
forma C(x, y) = A(x, y) · B(x, y). (Santillán, 2008)
En la figura 1.16 se muestra la multiplicación de dos imágenes.
Fig. 1.16 Multiplicación de una imagen por si misma.
Cuando se multiplica cada uno de los píxeles de una imagen por un escalar, se le conoce
como escalamiento, el cual se realiza de la siguiente forma B(x, y) = a · A(x, y).
Cuando el escalar o constante es menor a 1, se oscurece la imagen; y si es mayor, aumenta
el brillo de la imagen. (Santillán, 2008)
24
La división de imágenes consiste en una división de elemento a elemento, como las demás
operaciones vistas anteriormente. La división entre imágenes, se realiza de la forma C(x, y)
= A(x, y) ÷ B(x, y). (Barriuso, 1991).
1.8.2 Operaciones lógicas
Las principales operaciones lógicas utilizadas en el procesamiento de imágenes son: AND,
OR, NOT, las cuales se aplican sólo a imágenes binarias. En la figura 1.17 se muestran las
operaciones lógicas aplicadas a dos imágenes binarias.
Fig. 1.17 Operación lógicas de imágenes binarias (and, or y not)
1.8.3 Transformaciones geométricas
Las transformaciones geométricas modifican las relaciones espaciales entre píxeles. A
continuación se presentan algunas de ellas.
1.8.4 Interpolación
La interpolación es el proceso en el cual se estiman los valores de una imagen en una
sección específica, por ejemplo, cuando se amplía una imagen, en la nueva imagen existen
más píxeles que en la imagen original. (Vitutor, 2012).
Métodos de interpolación: interpolación por el vecino más próximo, interpolación bilineal
e interpolación bicúbica. Los tres métodos de interpolación funcionan de forma similar. Se
asigna el valor del píxel interpolado calculando el promedio ponderado del conjunto de
píxeles hallados en la vecindad de dicho punto.
Los tres métodos difieren en el conjunto de píxeles que consideran:
25
- Vecino más próximo (nearest). Al píxel interpolado se le asigna el valor del píxel que
corresponde. Es el método por defecto si no se especifica alguno.
- Interpolación bilineal (bilinear). El valor del píxel interpolado es el promedio
ponderado de los píxeles en la vecindad 2x2 más cercana.
- Interpolación bicúbica (bicubic). El valor del píxel interpolado es el promedio
ponderado de los píxeles presentes en la vecindad 4x4 más cercana.
Nótese que el número de píxeles considerado aumenta la complejidad del cálculo, es por
eso que la interpolación bilineal es más lenta que el método del vecino más próximo; y el
método bicúbico es más lento que el método bilineal. Por otro lado, si se considera un
mayor número de píxeles en el cálculo, se tendrán mejores resultados en la imagen
resultante. (Santillán, 2008).
1.8.5 Amplificación y Reducción de imágenes
Para el cambio de tamaño de una imagen (sea amplificación o reducción) se utiliza el
comando imresize. Este comando permite especificar: el tamaño de la imagen de salida
(procesada), el método de interpolación utilizado y el filtro a usar para evitar el efecto
alias. El efecto alias se presenta al reducir el tamaño de una imagen debido a que se
presenta una pérdida de información.
En las figuras 1.18 se presenta un ejemplo de amplificación y reducción de imágenes
usando los métodos de interpolación descritos anteriormente.
Fig. 1.18 Ampliación y reducción de imágenes.
Fuente. Sitio web
1.8.6 Correlación de Matrices
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La correlación es una operación en la cual el valor de un píxel de salida se calcula como la
suma ponderada de los píxeles vecinos. La correlación se utiliza para encontrar el parecido
entre píxeles de una imagen. Si los píxeles son iguales o parecidos, se dice que están
altamente correlacionados entre sí. La correlación permite hallar patrones, el cual calcula el
coeficiente de correlación entre dos matrices del mismo tamaño. (Barriuso, 1991).
Fig. 1.19 Dos imágenes del mismo tamaño para determinar su correlación.
El coeficiente entre dos matrices es un número real comprendido entre el rango [-1 y 1] y
se dice que las matrices están altamente correlacionadas si el coeficiente tiende a estos
límites (-1 o 1); y una baja correlación, si tienden a cero. (Vitutor, 2012).
1.8.7 Introducción a la segmentación
La segmentación es un proceso que consiste en dividir una imagen digital en regiones
homogéneas o similares con respecto a una o más características (como por ejemplo el
brillo, el color, tamaño, longitud, forma) con el fin de facilitar su posterior análisis y
reconocimiento automático. Es una de las áreas más importantes y complejas de la visión
artificial, la cual ha sido estudiada extensamente y continúa siendo tema de discusión.
(Elizondo, 2005)
Algunos ejemplos de problemas de segmentación son: localizar los ojos de una persona
dentro de la imagen de una fotografía, separar los caracteres dentro de una imagen de un
texto, localizar los vehículos en una calle dentro de una imagen, detectar ciertos tipos de
células en imágenes médicas, o en general, cuando se trata de separar ciertos objetos de un
fondo en una imagen cualquiera.
El proceso de segmentación de una imagen depende del problema que se desee resolver y
determina el eventual éxito o fracaso del análisis y reconocimiento. En la mayor parte de
los casos, una buena segmentación dará lugar a una solución correcta, por lo que se debe
poner todo el esfuerzo posible en esta etapa. (Elizondo, 2005)
27
Los diferentes objetos (regiones de píxeles) que aparecen en una imagen pueden
localizarse atendiendo ciertas propiedades o características.
Los algoritmos de segmentación de imágenes generalmente se basan en dos propiedades
básicas de los niveles de gris de la imagen: Discontinuidad y Similitud.
Dentro de la primera categoría se intenta dividir la imagen basándonos en los cambios
bruscos en el nivel de gris. Las áreas de interés en esta categoría son la detección de
puntos, líneas y bordes en la imagen. Las áreas dentro de la segunda categoría están
basadas en las técnicas de umbrales, crecimiento de regiones, y técnicas de división y
fusión. En este apartado trataremos solamente las técnicas basadas en umbrales y regiones.
Sin embargo, cada uno de estos enfoques por separado resulta insuficiente para segmentar
y describir los objetos de la mayoría de los problemas reales. Por ello, suelen usarse
combinaciones de varios de los métodos propuestos y también realizarse modificaciones
para ajustar estos métodos al problema particular que se trate. No existe un método
universal de segmentación. Está íntimamente ligada con la tarea que se va a resolver y
termina cuando satisface los objetivos del observador, es decir, cuando se hayan detectado
todos los objetos de interés para la aplicación. (Erik Cuevas, 2010).
1.8.8 Segmentación basada en Umbralizado
La umbralización es un proceso que permite convertir una imagen de niveles de gris o en
color en una imagen binaria, de tal forma que los objetos de interés se etiqueten con un
valor distinto de los píxeles del fondo.
La umbralización es una técnica de segmentación rápida, que tiene un coste computacional
bajo y que incluso puede ser realizada en tiempo real durante la captura de la imagen
usando un computador personal.
Si bien hay diferentes métodos para hallar un umbral, la mayoría de ellos no dan buenos
resultados cuando se trabaja con imágenes del mundo real, debido a la presencia de ruido,
histogramas planos o una iluminación inadecuada. Por el contrario, el método de Otsu fue
uno de los mejores métodos de selección de umbral para imágenes del mundo real, sin
embargo, necesita mucho más tiempo para seleccionar el umbral óptimo. La importancia
del método de Otsu radica en que es automático, es decir, no necesita supervisión humana
ni información previa de la imagen antes de su procesamiento.
28
En la figura 1.20 se muestra la segmentación basada en umbralización de la placa de un
automóvil, utilizando un umbral de 128 para el cálculo.
Fig. 1.20 Segmentación por umbralización de la placa de un automóvil (a) imagen
original; (b) Segmentación con umbral de 128.
1.8.9 Segmentación basada en Regiones
La segmentación por regiones es utilizada para separar los objetos de interés. En este caso,
la imagen es particionada en diferentes regiones, quedándose cada una relacionada en
ciertas características y conjuntos de píxeles conectados. Así, a partir de la segmentación
de la imagen en regiones, pueden ser realizadas las medidas sobre cada región y las
relaciones entre las regiones adyacentes pueden ser establecidas.
Sea R la región correspondiente a la imagen que se va a segmentar. Vamos a ver el proceso
de segmentación como un proceso en el cual dividimos la región R en n subregiones R1,
R2, . . . ,Rn, tal que: (Erik Cuevas, 2010).
La ecuación indica que la segmentación debe ser completa, es decir, que todo píxel debe
estar en una región.
1.8.10 Crecimiento de Regiones
Como el nombre indica, el crecimiento de regiones es un procedimiento mediante el cual
se agrupan píxeles o subregiones en regiones mayores. El procedimiento más sencillo se
denomina agregación de píxeles, que comienza a partir de un conjunto de píxeles semilla
(puntos de partida), de forma que a partir de cada semilla se crecen regiones añadiendo
píxeles a dicha semilla de entre aquellos píxeles vecinos que tienen propiedades similares.
El resultado de la segmentación dará lugar, como mucho, a tantas regiones como semillas
haya. Sin embargo, puede darse el caso de que dos de esas semillas correspondan a píxeles
de la misma región. En este caso el crecimiento desde una de las semillas absorberá a la
otra.
29
Dos problemas fundamentales en el crecimiento de regiones son: por un lado, la selección
de las semillas que representen adecuadamente a las regiones de interés; y por otro, la
elección de las propiedades adecuadas que permitan ir añadiendo píxeles durante el
proceso de crecimiento.
La selección de los puntos de partida en muchos casos depende de la naturaleza de la
imagen que se va a segmentar. Por ejemplo, en aplicaciones militares con imágenes de
infrarrojos, los blancos de interés normalmente desprenden calor, por lo que corresponden
a píxeles claros frente a fondo oscuro. En este caso, los píxeles claros son una elección
natural para las semillas.
La selección del criterio de similitud depende no sólo del problema considerado, sino
también del tipo de imagen disponible. En cualquier caso siempre hay que tener en cuenta
la conectividad durante el proceso de crecimiento para que el resultado tenga significado
dentro de su contexto.
Un ejemplo del criterio de similitud empleado para el crecimiento puede ser que el valor
absoluto de la diferencia entre los niveles de gris del píxel candidato y la semilla, no
exceda el diez por ciento de la diferencia entre el mayor nivel de gris de la imagen
completa y el menor. Además los píxeles agregados a la región deben tener conectividad
tipo ocho con respecto a los píxeles ya incluidos en la región.
Se pueden emplear criterios adicionales que incrementen la potencia del algoritmo de
crecimiento de regiones, como el tamaño y la forma de la región crecida. La utilización de
criterios estadísticos acerca de las regiones de interés es de suma importancia, visto que
estas informaciones pueden hacer que los objetos existentes en la escena sean segmentados
con mayor eficiencia.
En la figura 1.21 se muestra un ejemplo de la segmentación basada en Regiones de la placa
de un automóvil para la extracción de los seis caracteres que la componen para su posterior
reconocimiento.
30
Fig. 1.21 Segmentación por Regiones de la placa de un automóvil; (a) imagen en grises;
(b) Imagen binarizada; (c) Segmentación de la imagen por Regiones; (d) Extracción de los seis caracteres.
1.9 Introducción a los clasificadores
El resultado de la etapa de clasificación suele corresponder al último objetivo de un
sistema de visión artificial. Es aquí donde un sistema de reconocimiento de caracteres
clasifica una imagen como una letra determinada, o un sistema de reconocimiento
biométrico facial identifica la imagen de un individuo como tal o cual persona.
Los algoritmos de clasificación tienen la misión de distinguir entre objetos diferentes de un
conjunto predefinido llamado universo de trabajo (colección de clases), perteneciendo los
diferentes tipos de objetos a algunas de estas clases.
Un clasificador toma un conjunto de características como entrada al proceso y produce
como salida una clase etiquetada. Por ejemplo, distinguir entre tipos de rostros, llaves,
monedas, etc.
1.9.1 Características discriminantes
Las características discriminantes o rasgos son las componentes o etiquetas que permiten
discriminar a qué clases puede pertenecer un objeto del universo de trabajo.
Criterios para la selección de características discriminantes
En general, se busca el conjunto mínimo de características que permiten determinar de
manera unívoca a qué clase pertenecen todos los objetos del universo de trabajo. Una mala
elección puede hacer que el sistema sea caro y lento.
Algunas propiedades que deben poseer las características discriminantes para el
reconocimiento automático son:
Economía.- El mecanismo adecuado para el cálculo o la obtención de las características
(sensores, dispositivos, etc.) debe tener un coste razonable.
Velocidad.- El tiempo de cálculo debe ser adecuado.
31
Independencia.- Las características no deben estar correlacionadas entre ellas.
Fiabilidad.- Implica que objetos de la misma clase deben tener vectores de características
con valores numéricos similares.
Capacidad discriminante.- Los vectores de características de clases distintas tienen que
tener valores numéricos distintos.
1.9.2 Proceso de clasificación
Una vez determinadas las características discriminantes o rasgos para un problema
concreto, la clasificación de un objeto comienza por la obtención de su patrón. El siguiente
paso consiste en determinar la proximidad o grado de pertenencia de este patrón a cada una
de las clases existentes, asignando el objeto a aquellas clases con las que el grado de
semejanza sea mayor. A este efecto se definen las funciones discriminantes o funciones de
decisión como aquellas funciones que asignan grados de semejanza de patrón a cada una
de las diferentes clases.
Por ejemplo, en un sistema que controla una cinta transportadora por la que circulan
monedas y llaves, se desea que cuente cuántas unidades hay de cada tipo.
El problema consiste en la determinación de aquellas características discriminantes de los
objetos que van a permitir su reconocimiento. En este caso se propone usar el número de
agujeros presentes en cada objeto (uno en la llave y ninguno en la moneda) y la desviación
típica de las distancias del perímetro al centro del objeto (siempre cerca de cero en la llave
y con un valor mayor en las monedas). En la figura 1.22 se muestra el proceso de
clasificación de una imagen capturada de la cinta transportadora.
32
Fig. 1.22 Proceso de clasificación de objetos en una imagen.
1.9.3 Métodos de clasificación de patrones
Existen varios métodos de los clasificadores de patrones, estos se pueden ordenar
atendiendo a diferentes criterios como: la forma de construirse, el tipo de muestra, la
información disponible. A continuación se muestra una posible división de los algoritmos
de clasificación:
a) Adaptación (Pattern Matching)
Representan cada clase mediante un patrón prototipo. Algunos métodos de este tipo son:
- Clasificador de mínima distancia
- Adaptación por correlación
b) Clasificadores estadísticamente óptimos
Se fundamentan en la Teoría de la decisión estadística. En este método tenemos:
- Clasificador Bayesiano para clases gausianas
c) Redes neuronales
Engloba a un conjunto de técnicas que proporcionan soluciones flexibles, adaptables a
cada problema. Se fundamentan en la teoría del aprendizaje estadístico.
Cada uno de estos métodos proporciona diferentes ventajas e inconvenientes. La elección
de uno depende del problema que se vaya a resolver y de los resultados esperados del
mismo. Describir todos los métodos queda fuera del alcance de este libro, y deberá
consultarse en las fuentes de referencia citadas. En este capítulo solamente trataremos los
métodos de clasificación basados en la Adaptación por Correlación, el cual se usará en los
33
ejemplos posteriores y en el software de reconocimiento automático de placas de vehículos
que acompaña a esta edición.
La Adaptación por Correlación se basa en la comparación de la imagen a clasificar con
una o varias imágenes patrón que caracterizan a cada clase. Utilizan medidas de similitud
basadas en correlaciones.
A continuación se presenta imagen de la extracción de los caracteres de la placa de un
vehículo y su reconocimiento automático. (Cap.3) La placa está compuesta de tres letras en
mayúsculas y tres números, como se muestra en la figura 1.23.
Fig. 1.23 Extracción del primer carácter de la placa.
Fuente: Manuel de educación vial
1.10 Fundamentación teórica de la variable dependiente.
La calidad de servicio
Todas las empresas, instituciones y organizaciones de diferente índole, tienen como
propósito el de proporcionar a los participantes o usuarios los conceptos básicos para
lograr que la atención y el servicio que se brinda a los clientes sean de calidad excelente.
Con esto se incentiva la comprensión de los factores que hacen posible la integración del
ser y cómo inciden en el trabajo que desempeñan. Buscando un desarrollo profesional y
personal. Así se podrá comprender los conceptos claves sobre el ciclo de servicio para
prácticar el código de calidad en el servicio de la entidad. Pero para ello debe existir de por
medio, algunos aspectos como son: Compromiso, actitud positiva, mente abierta,
beneficios, iniciativa, oportunidad.
Las empresas públicas o privadas, pierden a sus clientes en algunas ocasiones, porque se
mueren, en otras porque se mudan a otra parte, porque se hacen amigos de otros, por los
34
precios bajos de la competencia, por la mala calidad de los servicios, por la indiferencia y
la mala atención del personal de servicio.
Es necesario por lo tanto, identificar las aspiraciones de los usuarios como son: interes por
el servicio, servicio profesional, personal competente, ser escuchado, respuestas sinceras,
asesoría oportuna, para que exista: atención inmediata, comprensión de lo que el cliente
quiere, atención completa y exclusiva, trato cortés, expresión de interés por el cliente,
receptividad a preguntas, prontitud en la respuesta, eficiencia al prestar un servicio,
factores claves de las expectativas del cliente en cuanto a un trato de calidad.
“Haga que los primeros y últimos segundos cuenten. Pero, antes de desarrollar este “flash
emotivo” del primer contacto, hay que tomar algunas preocupaciones: La primera es cuidar
la presentación física y la vestimenta. La segunda es V.I.P. (en inglés Very Important
Person), que podría traducirse al español por “Visitante de una Importancia Particular”.
(Pecero, 2012 )
En tal virtud, es muy importante la calidad de servicio que se le brinde al usuario, ya que la
percepción de haber recibido calidad en el servicio al cliente es importante en el proceso de
toma de decisiones. Los consumidores quieren tener una experiencia de compra
memorable y el aspecto más importante de la experiencia de compra del consumidor es su
percepción del servicio. El aspecto más importante de la decisión de un consumidor sobre
dónde ir de compras va a ser su percepción sobre si la calidad de servicio al cliente que
recibe es congruente con el nivel de respeto y cortesía necesarios para ganar y conservar su
lealtad como consumidor contencioso. Si una organización no puede proporcionar un
servicio de calidad, la probabilidad de que el cliente continué como patrono de la
organización es muy dudosa. Un cliente compra en los lugares donde él o ella se sienten
cómodos y donde el servicio prestado es de la más alta calidad.
Valoración crítica de los conceptos principales de las distintas posiciones teóricas
sobre el objeto de investigación.
Para poder programar lo que es un sistema web con aplicación móvil se va a utilizar la
herramienta llamada eclipse la cual es utilizada para desarrollar en Android la misma que
tiene componentes los cuales van a permitir las creaciones de una aplicación para un
dispositivo móvil.
35
La base de datos que se utiliza SQL la cual va a permitir administrar la base de datos web
de una manera confiable y rápida ya que cuenta con sus respectivos componentes para su
mayor funcionabilidad.
1.11 Conclusiones parciales del capítulo I
En este capítulo se revisa el origen y evolución de los procesos informáticos la cual
permite tener el aspecto más importante de la propuesta y permite dar una solución directa
del problema, a más de eso se analizan los diferentes temas que se relacionan con el
problema a investigarse.
Los resultados teóricos obtenidos permiten:
1. Tener una mejor comprensión de este capítulo, la cual va a permitir seguir investigando
más a fondo de dichos temas.
2. Sirve de base para interiorizar las definiciones de cada tema a investigarse.
3. Se actualiza en conocimientos de temas inherentes a la investigación ya que la
informática es una ciencia que está en constante cambio.
4. Se puede realizar un análisis de las distintas posiciones teóricas en lo que a sistemas
informáticos se refiere.
5. Se puede definir el lenguaje de programación, las bases de datos y otras herramientas de
aplicación en el sistema informático que se ha estructurado.
36
CAPÍTULO II.
MARCO METODOLÓGICO.
2.1. Caracterización de UNIANDES Tulcán.
La Universidad Uniandes Tulcán, está ubicada en las calles Seminario y Las Palmas, es
una institución de educación superior que tiene características de entidad de derecho
privado, con personería jurídica, autonomía administrativa y financiera, que ofrece los
servicios de educación superior a la ciudadanía en general sin distinción de sexo, raza,
religión o política.
Actualmente Uniandes Tulcán, brinda servicio a la ciudadanía tulcaneña y carchense en
general en carreras de contabilidad, sistemas, derecho, enfermería, debidamente avaladas y
acreditadas por la CEAACES.
Misión. Somos una Universidad particular, que tiene como propósito formar profesionales
de tercer y cuarto nivel, de investigación, responsables, competitivos, con conciencia ética
y solidaria capaces de contribuir al desarrollo nacional y democrático, mediante una
educación humanista, cultural y científica dirigida a bachilleres y profesionales nacionales
y extranjeros.
Visión. Ser una institución reconocida a nivel nacional e internacional por su calidad,
manteniendo entre sus fortalezas un cuerpo docente de alto nivel académico y un proceso
de formación profesional centrada en el estudiante, acorde con los avances científicos,
tecnológicos, de investigación en vínculo permanente con los sectores sociales y
productivos
37
2.2. Descripción del procedimiento metodológico para el desarrollo de la
investigación.
2.2.1. Modalidad de la investigación.
La presente tesis de grado, adopta las modalidades de investigación cualitativa y
cuantitativa; en cuanto en el paradigma cuantitativo se destacan elementos propios de la
investigación de campo como: población, muestra, variables y parte de la estadística. En el
paradigma cualitativo se presenta una orientación interpretativa de los resultados.
Se hace énfasis en el análisis y la síntesis con una perspectiva holística y la cultura
tecnológica orientada a plataformas virtuales.
2.2.2. Tipos de Investigación
Para el desarrollo del presente trabajo de grado, se emplean en primer lugar, tipos de
investigación por su diseño y por su alcance. En cuanto a su diseño se toma en cuenta a la
investigación no experimental, de tipo transversal, puesto que se caracterizan momentos
específicos de los sistemas de gestión de contenidos de aprendizaje; además se recolectan
datos y se describen sus variables.
Por el alcance se emplean los siguientes tipos de investigación:
Investigación Descriptiva. Esta investigación describen los datos y características de
la población o fenómeno en estudio analizando las principales teorías que fundamentan
el problema y proponer una alternativa de solución adecuada al mismo.
Investigación Correlacional. Esta modalidad investigativa tiene como propósito
evaluar la relación que existe entre dos o más variables o conceptos de investigación,
relaciona las variables de estudio, las mismas que son: sistema de gestión asistencial
relacionándola con la gerencia orientada a los empleados de la Farmacia Inmaculada
Sucursal Tulcán.
También se aplican otros tipos de investigación citadas en el manual de investigación
(2010) de la UNIANDES. Entre ellas se tienen:
38
Investigación Bibliográfica. Se realizan estudios bibliográficos basados en libros e
internet, los mismos que permiten el desarrollo del marco teórico de la presente tesis.
Investigación de Campo. Porque se realiza un estudio cuantitativo - cualitativo del
comportamiento de los sistemas de gestión de contenidos de aprendizaje, recopilando
datos mediante encuestas y entrevistas.
Investigación Aplicada. Esta investigación integra la teoría con la práctica,
permitiendo el desarrollo de la propuesta.
2.2.3. Población y muestra.
Población. La población tomada en cuenta para la recopilación de datos de la respectiva
tesis de grado a investigarse es de 45 personas entre docentes y estudiantes que poseen
vehículo, y realizan el respectivo uso del parqueadero de UNIANDES Tulcán, contados en
el período marzo 2014 – agosto 2014 que se indica en la siguiente tabla.
Tabla Nº. 1 Población y muestra
Modalidad Nº Usuarios con Vehículo.
Docente/Administrativo 58
Estudiante 524
Total Población 582
Fuente: Uniandes Tulcán.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
Muestra.
La muestra a tomarse en cuenta es:
La población de docentes y administrativos es pequeña, por eso se toma en cuenta a
todos ellos; es decir a los 58 dependientes que laboran en la Uniandes Tulcán.
Estudiantes de Uniandes Tulcán; para lo cual se calcula la muestra con la fórmula que
utiliza la DINAMED (1996):
N
n = ---------------
39
E2. (N-1)+1
Dónde:
N= Población
n= Muestra
E= Margen de error equivalente al 5%.
Cálculo de la muestra de estudiantes:
582
n = ----------------------
(0,05)2(582-1)+1
582
n = ----------------
2,45
n= 237 Estudiantes de Uniandes Tulcán y docentes/administrativos.
El tipo de muestra a determinada es aleatoria estratificada, la misma que permite dividir la
población en varios estratos. Uno de los más estudiantes es el proporcional y su
procedimiento es el siguiente:
Se calcula la fracción muestral f = N
n
. Donde N=524 y n = 58 trabajadores.
Se multiplica la fracción muestral por cada estrato y se redondea a números enteros.
De esta manera se obtiene la siguiente tabla muestral:
Tabla Nº. 2 Población y muestra
Modalidad Población Fracción Muestra
Docente/Administrativo 58 0.11 6
Estudiantes 524 0.11 57
Total Muestra 63
Fuente: Tabla de datos de la población de empleados
Elaborado por: Alexis Sánchez.
40
2.2.4. Métodos, técnicas e instrumentos de investigación.
Los métodos de investigación empleados son de carácter empírico y teórico del
conocimiento, permiten buscar y encontrar datos reales de manera práctica. Entre los
métodos empíricos de investigación, se tienen:
Observación Científica: Este método se lo utiliza para examinar directamente los hechos
o fenómenos que se presenten con la finalidad de ver y analizar la detección vehicular,
seguridad, administración, planteando así una propuesta de solución de la misma.
Validación de Expertos: La validez de la tesis es realizado por expertos en el área de
Sistemas y las TIC’s.
Entre los principales métodos teóricos a emplearse, se tienen:
Método Histórico - Lógico: Este método permite la ayuda con la causa y efecto del tema
de tesis y el método histórico ayuda a recopilar información del pasado, presente y fututo
sobre la detección vehicular, seguridad, administración de la misma.
Método Analítico - Sintético: Este método permite la síntesis y el análisis de los
elementos relacionados con la temática teórica de la tesis de grado.
Método Inductivo - Deductivo: Se usa este método porque de forma deductiva se basa
sobre el marco teórico para la aplicación del mismo. Y de manera inductiva permite
aplicarla a la Universidad Autónoma de los Andes Tulcán.
Método sistémico. Este método permite el desarrollo de la tesis capítulo por capítulo, para
luego integrarla en un solo documento.
Técnicas e instrumentos de investigación.
Las técnicas para recopilación de datos, a utilizarse son la entrevista y la encuesta. Para la
entrevista se emplea la guía de entrevista y para la encuesta se utiliza el cuestionario o test.
Metodología de ingeniería del software.
La misma que se basa en sistemas de información, y consta de las siguientes etapas o fases.
41
Análisis de sistemas de información. En esta fase se realiza la especificación lógica
funcional del nuevo sistema; es decir, se analizan los requisitos para el nuevo sistema PDI.
Diseño de sistemas de información. En esta etapa, se realiza la especificación física
funcional del sistema PDI, determinando los componentes necesarios para su
implementación.
Implementación del sistema de información. En esta fase se desarrollan los elementos
constitutivos necesarios para el sistema PDI, utilizando tecnologías adecuadas para su
correcta funcionalidad.
Pruebas. En esta etapa se desarrollarán las pruebas de funcionamiento pertinentes al
sistema
PDI
2.2.5. Interpretación de los resultados.
2.2.5.1. Interpretación de resultados de encuestas aplicadas a trabajadores y
estudiantes de la Universidad UNIANDES Tulcán.
En la pregunta 1, se consultó: Hace uso del parqueadero de UNIANDES Tulcán?
Obteniéndose los siguientes resultados:
Tabla Nº. 3
Indicador Frecuencia Porcentaje
Si 220 92,83
No 17 7,17
Total: 237 100 Fuente: Investigación de Campo.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
Análisis.
42
De acuerdo a los datos de la tabla Nº 3, se establece que la mayoría de estudiantes y
empleados de la Uniandes Tulcán, tienen acceso al parqueadero siendo la gran mayoría los
usuarios del mismo.
En la pregunta 2, se consultó: Existe en la actualidad algún sistema de control y detección
vehicular en UNIANDES Tulcán. Obteniéndose los siguientes resultados:
Tabla Nº. 4.
Indicador Frecuencia Porcentaje
Si 17 7,17
No 120 50,63
No sé 100 42,19
Total: 237 100 Fuente: Investigación de Campo.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
Análisis.
De acuerdo a la tabla de datos Nº4, la mayoría de estudiantes y empleados de UNIANDES,
investigados indican que la institución educativa, no dispone de un sistema de detección
vehicular y en su minoría indican que no o no lo saben la existencia del mismo. De acuerdo
a esto se debe de fortalecer esta modalidad mediante el sistema de detección vehicular.
En la pregunta 3, se consultó: Cree usted que un sistema de detección vehicular mejorara
la seguridad en UNIANDES Tulcán. Obteniéndose los siguientes resultados:
Tabla Nº. 5.
Indicador Frecuencia Porcentaje
Muy de
acuerdo 150 63,29
De
acuerdo 37 15,61
En
desacuerdo 50 21,10
Total: 237 100 Fuente: Investigación de Campo.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
Análisis.
De acuerdo a la tabla de datos Nº 3, la mayoría de los estudiantes y empleados consultados,
manifiestan que facilitara tener un mejor control de acceso vehicular mejorando de esta
43
manera la seguridad en el establecimiento, en términos de muy buenos a excelentes; en
relación a pocos consultados que manifiestan que serían buenos.
En la pregunta 4, se consultó: Existe en la institución reportes o informes de uso de
parqueadero. Obteniéndose los siguientes resultados:
Tabla Nº. 6.
Indicador Frecuencia Porcentaje
Si 37 15,61
No 50 21,10
No sé 150 63,29
Total: 237 100 Fuente: Investigación de Campo.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
Análisis.
En la pregunta 5, se consultó: Le gustaría que un sistema de detección y control vehicular
funcione en UNIANDES Tulcán para elevar el nivel de seguridad. Obteniéndose los
siguientes resultados:
Tabla Nº. 7.
Indicador Frecuencia Porcentaje
Si 200 84,39
No 23 9,70
No sé 14 5,91
Total: 237 100
Fuente: Investigación de Campo.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
Análisis.
En la tabla Nº 7, se evidencia que la mayoría de estudiantes y empleados de la Uniandes
Tulcán, están de acuerdo en que se implemente un Sistema de detección vehicular para el
registro de entrada y salida del parqueadero, mejorando la seguridad en la institución.
En la pregunta 6, Conoce otros sistemas que funcionen en instituciones para la detección
vehicular. Obteniéndose los siguientes resultados:
Tabla Nº. 8.
Indicador Frecuencia Porcentaje
44
Si 42 17,72
No 71 29,96
No sé 124 52,32
Total: 237 100
Fuente: Investigación de Campo.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
Análisis.
De la tabla de datos Nº 8, se desprende que la mayoría de usuarios del parqueadero, o
encuestados no conocen o no saben si la Universidad Autónoma de los Andes Tulcán
dispone de un Sistema de administración y detección vehicular que mejore la seguridad de
la institución.
En la pregunta 6, Usted recomendaría un sistema informático para que exista un control
de ingreso y detección vehicular. Obteniéndose los siguientes resultados:
Tabla Nº. 9.
Indicador Frecuencia Porcentaje
Si 132 55,70
No 71 29,96
No sé 34 14,35
Total: 237 100
Fuente: Investigación de Campo.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
Análisis.
De la tabla de datos Nº9 Los encuestados manifiestan que les gustaría que se implemente
Sistema de detección vehicular que facilite la administración e incremente la seguridad de
la Uniandes Tulcán.
45
2.3. Conclusiones parciales del Capítulo II.
Las conclusiones del presente capítulo, se las establece en base a las encuestas aplicadas a
estudiantes y empleados de esta institución destacando las siguientes:
El diagnóstico del problema se lo deduce de manera cuantitativa y cualitativa,
estableciendo que UNIANDES Tulcán, no cuenta con un Sistema de detección
vehicular que facilite el registro e incremente la seguridad vehicular, y tampoco se han
realizado pilotajes no oficiales sobre la implementación de este tipo de sistemas.
Tanto estudiantes y empleados de UNIANDES Tulcán están de acuerdo que se
implemente un Sistema de administración y detección vehicular que mejore la
seguridad institucional, empleados y estudiantes; facilitando de esta manera la mejora
de la administración, teniendo acceso a la información necesaria dentro del mismo.
Es necesaria la implementación del Sistema de administración y detección vehicular,
este facilita el control de ingreso y salida de vehículos del establecimiento que se
registran en el sistema e inclusive este tipo de herramientas permite obtener
información instantánea de cada vehículo.
46
47
CAPÍTULO III.
DESARROLLO DE LA PROPUESTA
3.1. Título de la propuesta.
Sistema de control de ingreso y salida vehicular en el parqueadero de Uniandes Tulcán
3.2. Propuesta del investigador.
La propuesta de la presente tesis de grado se la diseña aplicando metodologías de
ingeniería del software, específicamente en sistemas de información; realizando el análisis,
diseño, implementación pruebas del sistema, etapas que se desarrollan a continuación.
Gráfico N° 3.1. Ingeniería del Software
Fuente: Investigación Bibliográfica.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
3.2.1. Análisis de sistema
Para elaborar el Sistema de detección vehicular (SISDEV) se debe enfocar en todo el
contenido que dispondrá alojado, para luego conocer los requerimientos mínimos para el
correcto funcionamiento del mismo.
Ingeniería del software
Análisis
Diseño
Implementación
Pruebas
48
3.2.1.1. Análisis de los Requerimientos de Software
Propósito. Las especificaciones básicas que se debe cumplir en el Sistema de detección
vehicular, módulo de identificación son muy altas, debido a que se integra un sistema de
procesamiento y digitalización de imágenes.
Ámbito del Sistema. Al realizar el Sistema de detección vehicular se puede asegurar que
los datos a mostrar son fidedignos, con lo cual se resuelve varios inconvenientes en
relación de la detección de ingreso y salida vehicular.
Atributos del Sistema. Con cada gestión que se detallan a continuación, tienen la labor de
contribuir con la generación de informes.
Gestión Administrativa. El administrador podrá manipular, controlar, agregar usuarios,
modificar, eliminar todos los datos dentro del Sistema de detección vehicular.
Gestión de Usuarios. Los usuarios que se registran en el Sistema de detección vehicular
tanto administrador como usuario normal, estarán habilitados con diferentes permisos para
cada tipo de usuario, los privilegios del administrador corresponden a editar, ingresar,
eliminar, de diferentes formas según corresponda, los datos de cada propietario de
vehículos, registrando mediante la placa vehicular la hora de entrada y de salida del
parqueadero de UNIANDES Tulcán.
Gestión de Información. La información que podrá ser visualizada únicamente el
administrador, será de uso confidencial, los propietarios de vehículos registrados tendrán
mayor seguridad en el parqueadero obteniendo aun mejoría en la administración, además el
sistema permitirá visualizar reportes de ingreso y salida vehicular.
3.2.1.2. Diagrama de Flujo de Datos (DFD)
En la etapa de Análisis en desarrollo del software uno de los diagramas más importantes es
el diagrama de flujo de datos el mismo que indica los procesos que tiene el Sistema de
detección vehicular.
49
Gráfico N° 3.2. Ingeniería del Software
Fuente: Investigación Bibliográfica.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
Según el diseño de ingeniería del software se muestra un diagrama el cual siguiendo la
metodología de desarrollo de software orientado a objetos, muestra el funcionamiento de
SISDEV el mismo que se detalla a continuación:
El sistema obtiene estados de información de los usuarios, que registraron el ingreso y
salida de sus vehículos mediante el reconocimiento de la placa, esto es almacenado en la
base de datos del sistema, esta información podrá ser consultada por el administrador el
cual puede también conceder permisos y sacar información sobre horas de entrada, salida,
datos de propietario, descripción vehicular, toda esta información el sistema procesa y
emite resultados de consultas.
SISDEV
Información Administrador Usuarios
Ingreso y
Salida
Detección
Eficaz.
Mantenimiento
.
Consultas Obtener
Reconocimiento Actualización
Resultados
Estados Administración Registros
50
3.2.2. Diseño del sistema
Gráfico N° 3.3. Diseño
Fuente: Investigación Bibliográfica.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
El diseño, es el proceso en donde se traduce los requisitos previos de un sistema
representados de tal manera que pueda conocerse la arquitectura, funcionalidad e incluso la
calidad del mismo, al igual que el análisis se debe documentar ya que forma parte de la
configuración del sistema.
3.2.2.1 Requerimientos de Entrada/Salida
Gráfico N° 3.4. Login.
La siguiente imagen, visualiza el diseño de la pantalla login para el administrador.
Captura de imagen
PDI (SISDEV) e
identificación.
Consulta y
almacenamiento de
información.
Vehículo identificado.
51
Fuente: Investigación Bibliográfica.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
Gráfico N° 3.5.
A continuación se indica el diseño de la pantalla principal del sistema CRONOS para el
administrador, que contiene todas las opciones del programa.
Fuente: Investigación Bibliográfica.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
3.2.2.2. Requerimientos de Hardware y Software
Tabla N° 10 Análisis requisitos de Software.
Software Ventajas Desventajas Selección ¿Por qué
a utilizar?
Visual C#.
Es un lenguaje RAD.(
rapid application
development)
Sin soporte de
Microsoft desde el 4
de Abril de 2008 pero
Por su simplicidad
de uso, flexibilidad
en la administración
52
Posee una curva de
aprendizaje muy
rápida.
Integra el diseño e
implementación de
formularios de
Windows.
Permite usar con
suma facilidad la
plataforma de los
sistemas Windows.
El código en Visual
C# es fácilmente
migrable a otros
lenguajes.
Acostumbra a los
desarrolladores a
programar con
eficiencia.
sus librerías son
completas.
No es multiplataforma
(Sin embargo se
pueden usar
emuladores e
intérpretes para
correrlos en otras
plataformas).
Por defecto permite la
programación sin
declaración de
variables. (que puede
ser sencillamente
corregida escribiendo
la frase Option
Explicit en el
encabezado de cada
formulario, en cuyo
caso será necesario
declarar todas las
variables a utilizar, lo
que a la postre genera
código más puro).
de código.
Fingkey
Fácil administración
PDI.
Herramienta
Multiplataforma.
Poco modificable.
Gran seguridad
en registros de
datos.
Fuente: Investigación Bibliográfica.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
53
3.2.2.3 Requerimientos de Base de Datos (BD)
Tabla N° 11 Análisis requisitos de Base de Datos.
Base de
Datos Ventajas Desventajas
Selección ¿Por qué
a utilizar?
SQL
Server
Es un Sistema de
Gestión de Bases de
Datos Relacionales
(SGBDR).
Puede ser útil para
manejar y/o obtener
datos de la red
Ofrece una potente
forma de unir SQL e
Internet.
SQL soporta la
definición,
modificación y
eliminación de bases
de datos, tablas,
atributos, índices, etc.
La desventaja de
Microsoft SQL
SERVER es la
enorme cantidad de
memoria RAM que
utiliza para la
instalación y
utilización del
software.
Mucho consumo en
costos de
requerimientos en
memoria RAM.
Bajo licencia
Microsoft lo que
aumenta costos.
SQL server integra
datos en múltiples
servidores de
distintas bases de
datos, trabaja con
sistemas Muy
grandes.
Fuente: Investigación Bibliográfica.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
3.2.2.4. Diagrama físico
De la totalidad del sistema se obtiene la siguiente representación del diagrama lógico.
54
Gráfico Nº 3.6. Diagrama físico.
Fuente: Investigación Bibliográfica.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
3.2.2.5. Diagrama Entidad – Relación
De las principales tablas de la Base de Datos del Sistema Biométrico, se presenta en el
siguiente diagrama entidad – relación.
Gráfico Nº 3.7. Diagrama Entidad-Relación
55
Fuente: Investigación Bibliográfica.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
3.2.2.6. Diccionario de Datos
Gráfico N°3.8 Diccionario de datos tabla dbo.T_Users
56
Fuente: Investigación Bibliográfica.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
Gráfico N°3.9. Diccionario de datos tabla dbo.T_Propietario.
Fuente: Investigación Bibliográfica.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
Gráfico N°3.10. Diccionario de datos tabla dbo.Tregistro
Fuente: Investigación Bibliográfica.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
57
Gráfico N°3.11 Diccionario de datos tabla dbo.Tvehiculo.
Fuente: Investigación Bibliográfica.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
3.2.3. Implementación del sistema
Para la implementación del sistema, se desarrolló el siguiente código fuente:
3.2.3.1 Código de la pantalla de inicialización Sistema Detección vehicular “SISDEV”
Este código se implementó para que se valide la contraseña y el usuario al momento de
iniciar el sistema.
public class LoginForm{
private void OK_Click (System.Object sender, System.EventArgs e) {
if( this.UsernameTextBox.Text.Trim() == "david" & this.PasswordTextBox.Text.Trim()
== "123" ){
this.Hide ();
MDIForm.Show() ();
}else{
MsgBox ("Usuario y/o Password Incorrectos...");
}
}
58
3.2.3.2. Código Fuente pantalla principal Sistema detección vehicular “SISDEV”
En este código se muestra que todas las opciones están listas para ser usadas aquí el código
está desarrollado para que se pueda ingresar a cada una de las pestañas para activar la
opción necesaria en el sistema.
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Xml;
using DevComponents.DotNetBar;
using SimpleLPR2;
using System.Windows.Forms;
using System.Collections;
using System.Threading;
namespace SISDEV
{
public partial class Form2 : OfficeForm
{
WebCam cam1;
public Form2()
{
InitializeComponent();
//Inicia conexion de Base de datos
//if (Conexion.getConexion() != null)
//MessageBox.Show("Conexion Correcta");
// else
//MessageBox.Show("Conexion Incorrecta");
}
private void btn1_Click(object sender, EventArgs e)
{
//Stack datosF = new Stack();
ISimpleLPR lpr = SimpleLPR.Setup();
Programa12 prg = new Programa12(lpr);
prg.play(null, "C://TempSISDEV");
int count = Globals.Expired.Count;
try
{
for (int i = 0; i <= count; i++)
{
listBox1.Items.Add(Globals.Expired.Peek());
59
Globals.Expired.Pop();
}
}
catch (Exception ex)
{
MessageBox.Show(ex.Message);
}
}
private void buttonItem14_Click(object sender, EventArgs e)
{
cam1 = new WebCam(100, pictureBox1, comboBox1);
cam1.Listar();
button1.Enabled = true;
}
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
cam1.Capturar(comboBox1.SelectedIndex);
button2.Enabled = true;
button3.Enabled = true;
checkBox1.Enabled = true;
}
private void button3_Click(object sender, EventArgs e)
{
cam1.GuardarImagen();
}
private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
{
WebCam cam1 = new WebCam(100, pictureBox1, comboBox1);
cam1.StopCaptura();
}
private void btn_User_Click(object sender, EventArgs e)
{
F_User f1 = new F_User();
f1.ShowDialog();
}
private void timer1_Tick(object sender, EventArgs e)
{
label4.Text = DateTime.Now.ToLongTimeString();
label5.Text = DateTime.Now.ToShortDateString();
60
}
public void actualizarF()
{
String name = label4.Text.Replace(":", "_");
if (checkBox1.Checked == true)
{
button3.Enabled = false;
btn1.Enabled = false;
label6.Text = "Modo Automatico Activo";
name = Convert.ToString(DateTime.Now.Second);
pictureBox1.Image.Save(@"C:\\TempSISDEV\\" + name + ".jpg",
System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Jpeg);
btn1_Click(null,null);
}
else
{
button3.Enabled = true;
btn1.Enabled = true;
label6.Text="Modo Manual Activo";
}
}
private void timer2_Tick(object sender, EventArgs e)
{
actualizarF();
}
//private void button4_Click_1(object sender, EventArgs e)
//{
// label7.Text = label4.Text.Replace(":","_");
//}
private void buttonItem3_Click(object sender, EventArgs e)
{
Fclientes f1 = new Fclientes();
f1.ShowDialog();
}
//private void buttonItem2_Click(object sender, EventArgs e)
//{
//}
private void buttonItem2_Click_1(object sender, EventArgs e)
{
MenuReportes m1 = new MenuReportes();
m1.ShowDialog();
61
3.2.3.4 Código de la clase conexión a la Base de datos sqlserver
Aquí se importa las librerías necesarias para que los datos se validen con éxito y mediante
la clase conexión se ejecute las instancias necesarias para su correcta ejecución.
public static int CrearUser(int u_code,String CI, String nombre,String apellido,int nivel,
String nick,String psw)
{
int resultado = 0;
SqlConnection com = Conexion.getConexion();
SqlCommand cmd = new SqlCommand(string.Format("Insert into T_USERS (U_Code,
U_CI, U_Nombres, U_Apellidos, U_Nivel, U_NameUser, U_psw)
values({0},'{1}','{2}','{3}',{4},'{5}',PwdEncrypt('{6}'))
",u_code,CI,nombre,apellido,nivel,nick,psw),com);
//SqlCommand cmd = new SqlCommand(string.Format("Insert into T_USERS (U_Code,
U_CI, U_Nombres, U_Apellidos, U_Nivel, U_NameUser, U_psw)
values({0},'{1}','{2}','{3}',{4},'{5}',PwdEncrypt('{6}'))"), com);
resultado = cmd.ExecuteNonQuery();
com.Close();
return resultado;
}
3.3.4. Pruebas
3.3.4.1. Caja Negra
Consiste en ingresar datos reales, probar si existen errores tales como datos erróneos en
el sistema, entre otros. Este tipo de prueba se aplicó para verificar el correcto
funcionamiento del código fuente de los siguientes elementos del sistema: Pantalla
principal del sistema, registro de empleados, registro de asistencia, autenticación de
usuarios y validación de contraseñas, se puede decir que el sistema tiene una tasa de
rendimiento del 100%, pues es un sistema que tiene una perfecta funcionalidad operativa,
las entradas se aceptan de forma adecuada y las salidas son correctas, los datos de los
resultados obtenidos se indican en las siguientes imágenes y tablas.
62
Gráfico N°3.12. Pantalla Principal a prueba con caja negra
Fuente: Investigación Bibliográfica.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
Tabla N° 12 Resultados de la prueba de caja negra
Objeto Descripción Observación
Menú Principal Permite seleccionar diferentes
opciones que posee el sistema
Si Funciona
Menús Secundarios Ingresa con normalidad a las
diferentes opciones
Si Funciona
Sistema amigable de Fácil
manejo
Permite al administrador una
interfaz amigable y de fácil
manejo
Si Funciona
Fuente: Investigación Bibliográfica.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
63
Gráfico N°3.13. Pantalla Inicial Sistema de Registro de Usuarios a prueba con caja
negra.
Fuente: Investigación Bibliográfica.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
Tabla N° 13. Resultados de la prueba de caja negra
Objeto Descripción Observación
Nuevo Permite la creación y registro
del empleado
Si Funciona
Grabar Permite guardar los datos
ingresados
Si Funciona
Modificar Permite modificar los datos ya
creados
Si Funciona
Eliminar Permite eliminar el registro
existente del empleado
Si Funciona
Cancelar Permite cancelar todas las
acciones realizadas
Si Funciona
Fuente: Investigación Bibliográfica.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
64
Gráfico N°3.14 Registro de vehículo a prueba con caja negra.
Fuente: Investigación Bibliográfica.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
Tabla N° 14 Resultados de la prueba de caja negra
Objeto Descripción Observación
Ingreso Nuevo vehículo Permite el ingreso de un nuevo
usuario con vehículo.
Si Funciona
Eliminación exitoso Permite eliminar los registros
de la base.
Si Funciona
Actualización exitoso Permite actualizar o modificar
los registros de la base.
Si Funciona
Búsqueda exitoso Permite realizar una búsqueda
en los registros de la base.
Si Funciona
Fuente: Investigación Bibliográfica.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
3.3.5. Resultados de la Validación de la propuesta
La validación de la propuesta, se la realizó por la vía de expertos en Informática y las
TICS, los mismos que son los siguientes:
Datos informativos del primer validador:
Nº de Cédula: 0401230370
Nombres y Apellidos: Hernán Javier Guancha
65
Título de mayor jerarquía: Ingeniero de sistemas computacionales.
0Institución que labora: UNIANDES
Cargo actual: Docente TC.
Años de servicio: 4.
Experiencia Laboral: 7 años.
Datos informativos del segundo validador:
Nº de Cédula: 0401666360.
Nombres y Apellidos: Xavier Mauricio Narváez Montenegro.
Título de mayor jerarquía: Ingeniero en Informática.
Institución que labora: G.P.C
Cargo actual: Analista Programador Junior 2
Años de servicio: 8.
Experiencia Laboral: 10 años.
Datos informativos del tercer validador:
Nº de Cédula: 1713568330.
Nombres y Apellidos: Cristian Adrián Merlo Bastidas.
Título de mayor jerarquía: Ingeniero en Sistemas.
Institución que labora: Imbauto.
Cargo actual: Administrador de recursos informáticos.
Años de servicio: 12
Experiencia Laboral: 12 años.
Análisis de Resultados
El análisis de resultados de la consulta a expertos sobre la propuesta se la realizó, en forma
ordenada y detallando cada indicador evaluado, con la finalidad de comprobar la validez de
la propuesta. A continuación se realiza el análisis de resultados de cada indicador de
calidad:
En el primer indicador de calidad, se consultó sobre el carácter tecnológico de la
propuesta, obteniéndose los siguientes resultados:
66
Gráfico N° 3.15
Fuente: Investigación Bibliográfica.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
De acuerdo a los resultados obtenidos en el gráfico, se desprende que la propuesta tiene un
carácter tecnológico que va de muy satisfactorio a satisfactorio, lo cual hace viable la
implementación del sistema de detección vehicular en UNIANDES Tulcán.
En el segundo indicador de calidad, se consultó sobre la efectividad de la propuesta,
obteniéndose los siguientes resultados:
Gráfico N° 3.16
Fuente: Investigación Bibliográfica.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
67%
33%
Muy satisfactorio
Satisfactorio
Poco satisfactorio
No satisfactorio
100%
Muy satisfactorio
Satisfactorio
Poco satisfactorio
No satisfactorio
67
En el gráfico se visualiza que todos los expertos consultados señalan que la propuesta es
efectiva para su implementación y por ende la satisfacción tanto para estudiantes,
administrativos, y docentes.
En el tercer indicador de calidad, se consultó sobre la novedad científica de la
propuesta, obteniéndose los siguientes resultados:
Gráfico N° 3.17.
Fuente: Investigación Bibliográfica.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
De los datos visualizados en el gráfico, se desprende que la propuesta tiene una novedad
científica que es efectiva para su implementación; con lo cual se establece que la propuesta
está desarrollada en base a las metodologías de investigación científica y de sistemas de
información.
En el cuarto indicador de calidad, se consultó sobre la viabilidad para la aplicación
práctica de la propuesta, obteniéndose los siguientes resultados:
Gráfico N° 3.18.
100%
Muy satisfactorio
Satisfactorio
Poco satisfactorio
No satisfactorio
68
Fuente: Investigación Bibliográfica.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
En el gráfico se visualiza que la viabilidad para la aplicación práctica de la propuesta, va
de muy satisfactorio a satisfactorio; lo cual se demuestra que la propuesta tiene un alto
índice para ser aplicada en la UNIANDES Tulcán.
En el quinto indicador de calidad, se consultó sobre la actualidad de la propuesta,
obteniéndose los siguientes resultados:
Gráfico N° 3.19.
Fuente: Investigación Bibliográfica.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
El gráfico indica que la actualidad de la propuesta va de muy satisfactorio a satisfactorio;
por lo tanto se establece que el sistema SISDEV actualmente se lo puede utilizar en
diferentes instituciones.
Además los validadores indicaron como aspectos interesantes de la propuesta lo siguiente:
Beneficio de usar esta herramienta en el mejoramiento de seguridad institucional.
Mantener en constante análisis el uso del parqueadero en la institución.
67%
33%
Muy satisfactorio
Satisfactorio
Poco satisfactorio
No satisfactorio
67%
33%
Muy satisfactorio
Satisfactorio
Poco satisfactorio
No satisfactorio
69
Los validadores sugieren que implemente el sistema SISDEV en la mayoría de
instituciones ya que no existe hasta la fecha un sistema que identifique un vehículo por
la placa.
3.4. Conclusiones parciales del Capítulo III
La propuesta es la parte más importante de la tesis ya que constituye todos los
conocimientos que se adquirió y en donde se entregará un sistema funcional.
En la propuesta se debe tomar en cuenta el diseño de la base de datos para el correcto
funcionamiento del mismo como las adecuadas librerías y aplicativos adicionales para
que tenga un correcto funcionamiento.
Las pruebas realizadas al Sistema SISDEV son de gran importancia ya que permiten
obtener errores de codificación, con lo cual se obtuvo el resultado de que el sistema
estaba en correcto funcionamiento.
Los validadores consideran que la propuesta reúne las condiciones para ser
implementado en la Universidad Autónoma de los Andes UNIANDES
70
CONCLUSIONES GENERALES Y RECOMENDACIONES
Conclusiones generales
Con la fundamentación teórica, se tuvo una mejor comprensión, la cual permitió seguir
investigando más a fondo dichos temas, haciendo un análisis de las distintas posiciones
teóricas en lo que a sistemas informáticos se refiere.
Mediante el diagnostico se determinó que hay desconformidad en los usuarios del
parqueadero de la Uniandes, ya que no existe un control del ingreso y salida de
vehículos.
El sistema registra y evidencia el movimiento de ingreso y salida de vehículos y se
puede emitir reportes de los diferentes movimientos ya sea por fecha, por textos, por
usuarios, entre otros.
Los resultados de la implementación del Sistema de identificación y administración
vehicular para el parqueadero de Uniandes Tulcán, son favorables para la Universidad
Uniandes Tulcán y por ende para sus autoridades, docentes y estudiantes ya que se
podrá obtener la prestación de los textos con mayor agilidad.
Mediante la implementación del sistema de detección vehicular “SISDEV” se concluye
que es viable para aplicarlo ya que es de carácter tecnológico, efectivo y novedoso lo
cual permite elevar el nivel de seguridad en una institución y eficaz en la identificación
vehicular.
RECOMENDACIONES
Hay que fundamentar teóricamente, ya que se puede definir el lenguaje de
programación, las bases de datos y otras herramientas de aplicación en el sistema
informático que se ha estructurado.
Deberá eliminarse el sistema manual de entrada y salida de vehículos, en el
parqueadero de la Uniandes Tulcán, brindando de esta manera un servicio de calidad,
tanto en el tiempo como en la seguridad de los vehículos a la vez que existirá un
71
control del movimiento vehicular.
Se sugiere a señores guardias emitir reportes de los diferentes movimientos ya sea por
fecha, por vehículos, por usuarios, entre otros, para llevar un registro de las actividades
realizadas en el parqueadero de a Uniandes Tulcán.
La Universidad Uniandes Tulcán, a través de sus autoridades, docentes y estudiantes,
deberá socializar este proyecto, ya que se podrá obtener una mejor atención en el
parqueadero de la Uniandes Tulcán.
Al desarrollador ofrecer una atención personaliza desde el principio hasta finalizar la
implementación del sistema además de realizar el seguimiento y mantenimiento
permanente a los dispositivos o cámaras que son necesarios para poder cumplir con el
objetivo de los mismos.
72
BIBLIOGRAFÍA
Karen Estrada Aguilar, (2012), Programación Aplicada Visual Studio 2010, D.C,
Cajamarca.
López, A. (2012). Historia de los sistemas informáticos. Madrid: Paperly.
Luis Miguel Blanco, (2002), Programación en Visual Basic .NET, Eidos, Madrid –
España.
Nova, C. (2012). Tenerife: Oveja negra.
Optical Character Recognition (OCR)
Ortíz, P. M. (2013). Procesamiento Digital de Imágenes.
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http://forodeseguridad.com/artic/discipl/4112.htm
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Prentice Hall, 1997.
Prentice Hall, 2001.
Procesamiento de imágenes en C++ [en línea] [ref. 30 de julio de 2009]. Disponible en
web: http://www.integracion-de-sistemas.com/c++/
Procesamiento Digital de Imágenes (Programa de Curso), Martínez E., UNAM, Febrero
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Reconocimiento de Imágenes y Visión Artificial
Santillán, I. D. (2008). Visión Artificial y Procesamiento Digital de Imagenes. Ibarra.
Teoría del Color
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Visión Artificial.
Vitutor. (2012). Transformaciones geométricas. Recuperado el 2014, de Transformaciones
geométricas: http://www.vitutor.com/geo/vec/c_1.html
Wikipedia. (11 de 04 de 2014). Resolución de imagen. Recuperado el 05 de 06 de 2014, de
Resolución de imagen:
http://es.wikipedia.org/wiki/Resoluci%C3%B3n_de_imagen
Wikipedia. (12 de 05 de 2014). Alta definición. Recuperado el 01 de 07 de 2014, de Alta
definición: http://es.wikipedia.org/wiki/C%C3%A1mara_digital
73
2
3
74
Anexo 1
Aprobación de tesis
75
Anexo 2
76
Formato de Entrevista
UNIVERSIDAD REGIONAL AUTÓNOMA DE LOS ANDES
UNIANDES -TULCÁN
FACULTAD DE SISTEMAS MERCANTILES
CARRERA DE SISTEMAS E INFORMÁTICA
ENTREVISTA A DIRECTOR UNIANDES TULCÁN
Participante. Dr. Alex Cruz Director de la Universidad Autónoma Regional de los Andes
Extensión Tulcán.
Objetivo. Recopilar información para la implementación del Sistema de detección vehicular
para el parqueadero de la UNIANDES Tulcán.
CUESTIONARIO
1. Actualmente la UNIANDES Tulcán cuenta con un sistema de detección vehicular, por
favor explique la función de este, dentro de la Institución.
2. ¿Con la implementación de un Sistema de detección vehicular se mejorara la seguridad
de ingreso al parqueadero de UNIANDES extensión Tulcán?
3. Detalle si se justifica o no la implementación de un Sistema de detección vehicular para
mejorar el ingreso y elevar la seguridad en la UNIANDES extensión Tulcán.
4. ¿Los trabajadores de la UNIANDES Tulcán están debidamente capacitados para el
manejo del Sistema de detección vehicular? Explique su respuesta.
5. ¿Qué elementos considera prioritarios que se deben implementar en el Sistema de
detección vehicular para la UNIANDES Tulcán?
Texto de la Entrevista
77
Participante. Dr. Alex Cruz Director de la Universidad Autónoma Regional de los Andes
Extensión Tulcán.
Objetivo. Recopilar información para la implementación del Sistema biométrico dactilar para
módulo generador de roles de pago de la Farmacia Inmaculada Sucursal Tulcán.
CUESTIONARIO
1. Actualmente la UNIANDES Tulcán cuenta con un sistema de detección vehicular de
empleados, por favor explique la función de este, dentro de la institución.
En realidad no se cuenta con un sistema de detección vehicular, este proceso significaba
pérdida de tiempo e incomodidad entre los trabajadores. Además la única función que
se realizaba con el método manual es el ingreso normal sin registro simplemente la
entrega de la cedula en el ingreso.
2. ¿Con la implementación de un Sistema de detección vehicular se mejorara la seguridad
de ingreso al parqueadero de UNIANDES extensión Tulcán?
Definitivamente, claro que si eso permite que cada vehículo tenga mayor facilidad al
momento de ingresar y así facilitar el trabajo de los guardias para poder permitir el
ingreso y mejorar la seguridad de la institución.
3. Detalle si se justifica o no la implementación de un Sistema de detección vehicular para
mejorar el ingreso y elevar la seguridad en la UNIANDES extensión Tulcán.
Se justifica la implementación definitivamente, porque mediante la base de datos que
se llevara, además de la identificación de cada vehículo y su rendimiento se verá
incrementado.
4. ¿Los trabajadores de la UNIANDES Tulcán están debidamente capacitados para el
manejo del Sistema de detección vehicular? Explique su respuesta.
Yo creo que tienen los conocimientos básicos, además creo que solo bastaría con
indicar su funcionamiento mediante una capacitación, ya que lo único que realizaran es
78
el registro vehicular, ahora la persona que este como administrador tendría que saber el
manejo correcto del sistema, a esta persona se le debería capacitar mucho más a fondo.
5. ¿Qué elementos considera prioritarios que se deben implementar en el Sistema de
detección vehicular para la UNIANDES Tulcán?
Creo que se debería llevar un mantenimiento mensual del sistema o al menos una
revisión cada cierto tiempo, para evitar cualquier contratiempo que se pueda suscitar.
79
Anexo 3
Formato de encuestas a usuarios parqueadero UNIANDES Tulcán
UNIVERSIDAD REGIONAL AUTÓNOMA DE LOS ANDES
UNIANDES -TULCÁN
FACULTAD DE SISTEMAS MERCANTILES
CARRERA DE SISTEMAS E INFORMÁTICA
ENCUESTA A USUARIOS PARQUEADERO UNIANDES
Participantes. Trabajadores y estudiantes de UNIANDES Tulcán.
Objetivo. Objetivo. Recopilar información para la implementación del Sistema de detección
vehicular de UNIANDES Tulcán.
Indicaciones:
SISDEV es un Sistema de identificación vehicular, que sirve para el mejoramiento del
proceso gestión y seguridad del parqueadero de UNIANDES Tulcán.
La Encuesta es de carácter anónimo la veracidad de la información depende de su
honestidad y responsabilidad.
Las preguntas de selección múltiple marque con una X la respuesta que usted considere
sea la más adecuada.
CUESTIONARIO
1. Hace uso del parqueadero de UNIANDES Tulcán
SI NO
Si su respuesta fue SI continúe las preguntas.
2. Existe en la actualidad algún sistema de control y detección vehicular en UNIANDES
Tulcán
SI NO
Si su respuesta fue si indique el nombre o funcionamiento del sistema
3. Cree usted que un sistema de detección vehicular mejorara la seguridad en
UNIANDES Tulcán
SI NO
4. Existe en la institución reportes o informes de uso de parqueadero
80
SI NO
5. Le gustaría que un sistema de detección y control vehicular funcione en UNIANDES
Tulcán para elevar el nivel de seguridad
SI NO
6. Ha conocido de otros sistemas que funcionen en instituciones para la detección
vehicular para elevar el nivel de seguridad
SI NO
81
Anexo 4
Formato de Validación de la Propuesta
UNIVERSIDAD REGIONAL AUTÓNOMA DE LOS ANDES UNIANDES – TULCÁN
CARRERA DE SISTEMAS
Tulcán, 10 de Agosto del 2014
Señor Ing.
Darwin Becerra
Presente.
De mis consideraciones:
Reciba un cordial y atento saludo, sin antes desearle éxitos en sus labores y
funciones encomendadas. El motivo del presente, es para solicitarle de la manera
más comedida, su valiosa opinión sobre la propuesta Sistema de Detección Vehicular
para el parqueadero de UNIANDES Tulcán “SISDEV”, la misma que me permitirá
obtener, el título de Ingeniero en Sistemas e Informática
Por su gentil atención a la presente, anticipo mis sinceros agradecimientos.
Atentamente,
Carlos Alexis Sánchez
Egresado de la UNIANDES Tulcán
82
UNIVERSIDAD REGIONAL AUTÓNOMA DE LOS ANDES UNIANDES – TULCÁN
CARRERA DE SISTEMAS
Ficha de Validación Sistema de detección vehicular “SISDEV”. A las personas
seleccionadas se les considera expertos en Sistemas e Informática.
Datos Informativos:
1. Nº de Cédula: ……………………………
2. Nombres y Apellidos: …………………………………………………….
3. Título de mayor jerarquía: ……………………………………………….
4. Institución en la que labora: ……………………………………………
5. Cargo actual: ……………………………………………………………...
6. Años de servicio: ……………………
7. Experiencia Laboral: ……………………………………………………..
II. Objetivo:
Validación de la propuesta Sistema de detección vehicular “SISDEV”.
III. Indicaciones:
Le solicito muy comedidamente, se exprese su criterio sobre la propuesta,
tomando en cuenta los parámetros y la siguiente escala valorativa. De
antemano le agradezco su valiosa colaboración, con el fin de mejorar la
propuesta de la tesis de Grado.
Escala Valorativa:
4: Muy satisfactorio.
3: Satisfactorio.
2: Poco satisfactorio.
1: No satisfactorio.
83
IV. Tabla para registrar los valores de la validación de la propuesta
Nº Indicador de Calidad 4 3 2 1
1 Carácter Tecnológico.
2 Efectividad.
3 Novedad.
4 Viabilidad para la aplicación práctica.
5 Actualidad.
Por favor, indique otro aspecto que usted considere interesante de la propuesta:
………………………………………………………………………………………….
…………………………………………………………………………………………
…………………………………………………………………………..
Firma del Validador
Nº. Cédula…………………
84
Anexo N° 5
ARTÍCULO CIENTÍFICO
Universidad Regional Autónoma de los Andes – UNIANDES
Facultad de Sistemas Mercantiles
Carrera de Sistemas e Informática.
Carlos Alexis Sánchez.
Egresado de la carrera de sistemas de la UNIANDES.
Tulcán, julio del 2014.
Título
Sistema de identificación y administración vehicular en el parqueadero de Uniandes
Tulcán
Resumen
En los actuales momentos, cada vez más personas y organizaciones acuden a los sistemas
informáticos, en especial cuando se requiere dar protección a determinada información,
además no se requiere de mayor conocimiento debido a su simplicidad por lo que está
alcanzando un muy alto nivel de aceptación en todo el mundo.
Con el sistema se pretende realizar la detección de un vehículo usando herramientas PDI
aplicadas al reconocimiento de placas, partiendo de una comparación gráfica con patrones
digitales visuales almacenados en una base de datos para obtener la identidad de una
determinada persona y su información personal relevante además de una generación de
reportes.
Palabras clave. Alta aceptación y comparación gráfica de patrones, sistema detección,
herramientas PDI,
ABSTRAC
At the present time , more and more people and organizations come to computer systems ,
especially when required to protect certain information, and does not require more
85
knowledge because of its simplicity so is reaching a very high level of acceptance all
around the world .
The system is intended to perform the detection of a vehicle using PDI tools applied to
plate recognition , based on a relevant graphical comparison with visual digital patterns
stored in a database to obtain the identity of a particular person and their personal
information as well a generation of reports.
Keywords . High acceptance and graphical pattern matching , detection system , PDI tools
1. Introducción
En la actualidad la Universidad Autónoma de Los Andes Tulcán, no cuentan con un
Sistema Informático que controle el ingreso vehicular y permita llevar un registro de uso
del parqueadero y así, de esta manera, emitir los respectivos informes, en el caso de que
existiera una sustracción vehicular, siendo así, los administradores no pueden llevar un
registro eficiente de ingreso vehicular ni elevar las correspondientes seguridades de ingreso
a la Universidad, por lo que no tienen un registro adecuado para que lleven los registros.
Esto produce en trabajadores como en propietarios malos entendidos, provocando pérdida
de recursos y descontento en empleados, así como en los empleadores.
Al no disponer de un sistema informático de reconocimiento de placas vehiculares se
desconoce el ingreso de personas no deseadas en la institución, la mala utilización del
parqueadero y además se desconoce el porcentaje de uso del parqueadero y si abastece
adecuadamente al número de usuario.
El propósito de la investigación, ha sido el de satisfacer una necesidad grande que ha
existido en la Uniandes Tulcán, en lo que respecta al control de ingreso y salida de
vehículos delparqueadero.
2. Materiales y Métodos
La metodología empleada para el desarrollo del sistema, se basa en la ingeniería del
software, concretamente en el desarrollo del software orientado a sistemas de información;
desarrollando las siguientes fases: el análisis en donde se establecen los requerimientos
funcionales lógicos del sistema, el diseño en donde se determinan los requerimientos
físicos funcionales, el desarrollo de código fuente y las respectivas pruebas de
funcionamiento del sistema.
86
La población fue de 524 estudiantes y 58 docentes y administrativos, por lo que se sacó
una muestra, teniendo en cuenta una fórmula estadística, arrojando como resultado que la
muestra sea de 58 dependientes que laboran en la Uniandes Tulcán. Para determinar la
validez de este estudio se lo hizo por la vía de expertos.
3. Resultados
El principal resultado es el Sistema de detección vehicular que mejore el control en la
entrada y salida de os vehículos del parqueadero de la Institución resultados se visualizan
en los siguientes gráficos:
Gráfico estadístico de resultados de los docentes y administrativos:
Fuente: encuesta aplicada a la muestra, Uniandes Tulcán.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
Gráfico estadístico de resultados de los estudiantes de UNIANDES Tulcán:
Fuente: encuesta aplicada a la muestra de estudiantes, Uniandes Tulcán.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
66, 67%
27,77%
5,56%
Si
No
No sé
25,56%
51,11%
33,33%
Si
No
No sé
87
La validez de la propuesta se consultó a expertos en Informática y las TICs, sobre el
carácter tecnológico, efectividad, novedad, viabilidad para la aplicación práctica y
actualidad de la propuesta; obteniéndose los siguientes resultados:
N° Indicador de calidad Muy satisfactorio Satisfactorio Total
1 Carácter tecnológico 67% 33% 100%
2 Efectividad 100% 0% 100%
3 Novedad 100% 0% 100%
4 Viabilidad para la aplicación 67% 33% 100%
5 Actualidad 67% 33% 100%
Fuente: Fichas de validación de la propuesta por la vía de expertos
Elaborado por: Alexis Sánchez.
4. Discusión
En la entrevista realizada al Dr. Alex Cruz, Director UNIANDES Tulcán, se le consultó:
Actualmente en UNIANDES Tulcán cuenta con un sistema de identificación vehicular, por
favor explique la función de este, dentro de la Institución; a la cual él respondió:
En realidad no se cuenta con un sistema de detección vehicular, este proceso significaba
pérdida de tiempo e incomodidad entre los trabajadores. Además la única función que se
realizaba con el método manual es el ingreso normal sin registro simplemente la entrega de
la cedula en el ingreso.
Lo indicado anteriormente, hace necesario la implementación de un sistema de detección
vehicular dentro de la UNIANDES Tulcán. El sistema propuesto para este fin, de acuerdo a
la consulta realizada a expertos en sistemas, cumple satisfactoriamente los requerimientos
actuales de la institución, además que puede ser viable para aplicarlo en cualquier empresa.
5. Conclusiones
Las principales conclusiones obtenidas son:
En la Universidad Autónoma Regional de los Andes Tulcán, es fundamental que
cuente con un sistema de detección vehicular, de esta manera mejorará la seguridad de
la institución y el proceso de ingreso a la institución.
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La propuesta fue validada por expertos en sistemas informáticos, indicando ellos los
diferentes indicadores de calidad consultados que van de muy satisfactorio a
satisfactorio; esto hace viable la implantación del sistema de detección vehicular dentro
de la UNIANDES Tulcán.
89
Anexo N° 6
MANUAL DE USUARIO.
4 Manual de Usuario del Sistema de Identificación Vehicular con tecnología
PDI “SISDEV”
Es necesario conocer el funcionamiento básico del Sistema de Detección Vehicular, tanto
para su correcto funcionamiento como para el mejor aprovechamiento del mismo por parte
de quien sea el administrador del sistema. Para tener un funcionamiento son necesarios los
siguientes requerimientos técnicos mínimos como procesador Intel core 2 duo 3ghz,
memoria RAM 1Gb, disco duro de 8 GB disponibles, adaptador de video 1GB de
resolución de 1024 x 768 pixeles, para tener acceso al Sistema Biométrico puede hacerlo
mediante el icono que se encuentra en el escritorio luego de su instalación.
Elaborado por: Alexis Sánchez.
1. Pantalla de Registro.
Al momento de realizar el ingreso mediante el icono ubicado en el escritorio y luego de la
aparición de la pantalla de presentación del sistema, se muestra una pantalla de registro de
usuarios en la que se puede observar los casilleros de ingreso de usuario y contraseña,
Acceso
directo a la
aplicación.
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además aquí se muestra dos botones de aceptar y cancelar los mismos que validan la
información o a su vez termina el proceso lo que provoca la salida del sistema.
1.1. Usuario. Es el casillero en donde se ingresa el nombre de usuario que fue creado para
la administración del sistema.
1.2. Contraseña. Aquí se ingresara el código o contraseña creada para el usuario
correspondiente y así acceder al sistema.
1.3. Aceptar. Valida los datos ingresados para el correcto ingreso al sistema.
1.4. Cancelar. Permite la terminación de los procesos generados y finaliza el sistema,
saliendo del mismo.
2. Interfaz principal Sistema Biométrico Dactilar.
Una vez que accedamos satisfactoriamente con el usuario y contraseña correcta se podrá
visualizar la pantalla principal en la cual se muestran todas las opciones administrativas,
además de una interfaz amigable del sistema.
Inicia procesamiento
de imágenes
Selección de
cámara.
91
3. Menú Registro.
Es un contenedor en el que se encuentran las siguientes opciones dirigidas a la
administración de usuarios, las cuales se realizaran estrictamente por el usuario
administrador del sistema, aquí se encuentran las siguientes opciones.
3.1. Registrar vehículo. Permite registrar los datos de los empleados que laboran en
determinada institución mediante su huella digitalizada, con la cual se podrá registrar
sus horas laboradas.
Placas
reconocidas. Área de Video.
Detector de
cámaras
conectadas
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4. Menú Reportes.
Contenedor que permite realizar como su nombre lo indica un reporte confiable de toda
aquella información ingresada en el sistema ya sea global o específica, en el que se
encuentran las siguientes opciones de reporte.
5. Menú Salir.
Realiza una salida segura del sistema terminando el proceso sin perder ningún dato a
diferencia de una salida repentina o inapropiada.
93
Anexo N° 7
Manual Técnico
Contenido
Manual Técnico del Sistema SISDEV
1.Instalación SISDEV
1.1. Inicio de instalacion.
1.2. Seleccionar carpeta de destino.
1.3. Confirmar instalacion
1.4. Instalando
1.5. Instalación completa
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5 Manual Técnico del Sistema Detección Vehicular.
El Sistema Informático se compone de varios archivos que están incluidos y comprimidos
en un programa instalador; el cual al ejecutarlo permite descomprimir y garbar los archivos
en las carpetas correspondientes del disco duro.
1. Instalación SISDEV.
Los pasos para instalar el sistema se detallan a continuación:
1.1. Inicio de Instalación.
Abrimos el archivo de instalación SETUP SISDEV del sistema, a continuación aparece la
pantalla de bienvenida en dónde hacemos clic en el botón Siguiente.
95
1.2. Seleccionar carpeta de destino.
Posteriormente aparece la pantalla de destino del sistema; es decir, en dónde se van a
grabar los archivos necesarios para su funcionamiento. La dirección es predeterminada,
pero si se desea se puede cambiar esta dirección, hacemos clic en el botón “Examinar”.
Una vez que se ha seleccionado el destino hacemos clic en el botón Siguiente.
96
1.3. Confirmar instalación.
A continuación aparece la ventana de confirmación de datos de instalación, damos clic en
Siguiente.
97
1.4. Instalando.
La pantalla siguiente muestra el proceso de copia de archivos del sistema; en esta pantalla
no se debe realizar ninguna acción hasta que la barra azul llegue al 100%.
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1.5. Instalación completa.
Una vez terminada la copia de archivos aparece la pantalla de finalización, en dónde
hacemos clic en el botón Cerrar. Finalizada la instalación, el programa ya está listo para su
funcionamiento.
