[en] In recent years, there has been a growing trend inside Deep Learning (DL) in object detection. Every time more and better models are emerging to make a detection with more precision. Within this area, there also exists a trend that is getting more force. It consists of Scene Text Detection (STD) and Scene Text Recognition (STR) so that tedious tasks can be easier. In the work presented below, which is a part of a bigger project, these techniques are used to perform a concrete task which is to be able to detect and recognize names of stores. This task would greatly help the work of public administrations since it would be easier to know if di erent stores are in the databases and if they are still active. For this, they aim to have a system with images that are captured through cameras placed in public vehicles. The system can detect and recognize these establishments and look for them in their databases to have updated information. Although this work is based on a proof of concept, since we do not know the feasibility of the said project, it is intended to make a system that, from previously captured images, is capable of detecting the text in the image, knowing which characters appear and compare it with the hand labelled text. In order to not limit the extension too much and to have multiple points of view, di erent models have been used for detection and also for recognition, furthermore to the corresponding comparison within the same technique to know the advantages and disadvantages they o er. In addition, other possibilities have also been considered such as using external platforms to perform this task, such as APIs from big companies (Google, Amazon, Microsoft), using classic methods of Optical Character Recognition (OCR) or using End-to-End (E2E) systems.

[es] En los ultimos a~nos ha habido una creciente tendencia dentro del DL en la detecci on de objetos. Cada vez surgen m as y mejores modelos para poder hacer una detecci on m as precisa. Dentro de este ambito, tambi en hay una tendencia que va cogiendo cada vez m as fuerza. Se trata de la detecci on de texto y su posterior reconocimiento para que tareas tediosas nos puedan resultar m as sencillas. En el trabajo que se presenta a continuaci on, el cual es una parte de un proyecto de mayores dimensiones, se hace uso de estas t ecnicas para realizar una tarea muy concreta como es la de poder detectar y reconocer nombres de comercios. La automatizaci on facilitar a mucho el trabajo de administraciones p ublicas ya que les resultar a m as f acil saber si los distintos comercios constan en las bases de datos y si adem as siguen activos. Para eso, pretenden tener un sistema que con im agenes que se capturen a trav es de c amaras colocadas en veh culos p ublicos se pueda detectar y reconocer dichos establecimientos y buscarlos en sus bases de datos para poder tener la informaci on actualizada. Aunque este trabajo se basa en una prueba de concepto, ya que no sabemos la viabilidad de dicho proyecto, se pretende hacer un sistema que a partir de im agenes pr eviamente capturadas, sea capaz de detectar el texto de la imagen, saber qu e car acteres hay en dicho texto y compararlo con el texto anotado. Para no limitarse mucho y tener varios puntos de perspectiva, se han utilizado diferentes modelos para detecci on y tambi en para reconocimiento, adem as de la correspondiente comparaci on dentro de una misma t ecnica para poder saber ventajas y desventajas que nos ofrecen. Adicionalmente, tambi en se han barajado otras posibilidades como hacer uso de plataformas externas para realizar dicha tarea como APIs de grandes empresas (Google, Amazon o Microsoft), utilizar m etodos cl asicos de OCR o hacer uso de sistemas E2E. 3