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📌 Key Takeaways (Puntos Clave)

• Problema: Detectar matrículas diminutas (30x15 píxeles) en todo el fotograma de 640x480 provoca falsos positivos con carteles viales y reduce el rendimiento a menos de 10 FPS.
• Solución: Diseñamos una arquitectura en dos etapas (YOLOv3 para vehículos -> YOLOv5 solo en el ROI del vehículo) combinada con el rastreador CSRT cada 15 fotogramas.
• Resultado: Eliminación del 98% de falsos positivos y reducción del 80% en carga de GPU, manteniendo más de 50 FPS.

📌 Key Takeaways (Puntos Clave)

• Problema: Los reflejos viales y las grietas causan falsos positivos; las simples comprobaciones por coordenadas puntuales no detectan el momento exacto de invasión de carril.
• Solución: Máscara ROI trapezoidal, filtrado por pendiente (|slope| > 0.5) y cola temporal de media móvil de 7 fotogramas. Criterio de invasión definido como IoU geométrico entre la base del vehículo y el carril.
• Resultado: Eliminación del 95% del ruido de textura vial y detección precisa de invasión con fiabilidad subfotograma.

📌 Key Takeaways (Puntos Clave)

• Problema: Las grabaciones de baja resolución de cámaras de tablero sufren vibraciones, contraluces y desenfoque de movimiento, lo que hace que el reconocimiento de matrículas y el monitoreo de invasión de carril fallen con frecuencia.
• Solución: Diseñamos una arquitectura desacoplada de 6 etapas: extracción de carril Canny/Hough -> detección de vehículos YOLOv3 -> IoU de invasión -> localización de matrícula YOLOv5 -> superresolución EDSR_x4 -> votación temporal EasyOCR.
• Resultado: Construimos un pipeline en Python de alto rendimiento que mantiene más de 30 FPS identificando con precisión matrículas infractoras bajo condiciones ópticas severas.