[ca] En els darrers anys, hi ha hagut una tend encia creixent dintre del DL en la detecci o d'objectes. Cada cop m es sorgeixen m es i millors models per a poder fer una detecci o m es precisa. Dintre d'aquest ambit, tamb e hi ha una tend encia que va agafant cada cop m es for ca. Es tracta de la detecci o de text i el seu reconeixement a posteriori per a que tasques tedioses ens resultin m es senzilles. En el treball que es presenta a continuaci o, el qual es una part de un projecte de majors dimensions, es fa us d'aquestes t ecniques per a poder realitzar una tasca molt concreta com es la de poder detectar i recon eixer noms de comer cos. Aquesta tasca facilitaria molt el treball de les administracions p ubliques ja que els hi resultaria m es f acil saber si diferents comer cos consten a les bases de de dades i si a m es segueixen actius. Per aix o, pretenen tenir un sistema que amb imatges que es capturin a trav es de c ameres col locades en vehicles p ublics es pugui detectar i recon eixer aquests establiments i buscar-los en les seves bases de dades per a poder tenir la informaci o actualitzada. Tot i que aquest treball es basa en una prova de concepte, ja que no sabem la viabilitat d'aquest projecte. es pret en fer un sistema que a partir d'imatges pr eviament capturades, sigui capa c de decetar el text de la imatge, saber quins car acters hi ha en el text i comparar-lo amb el text anotat. Per no tar-se molt i poder tenir v aries perspectives, s'han utilitzat models diferents per a la detecci o i tamb e per al reconeixement, a m es de la corresponent comparaci o dintre d'una mateixa t ecnica por a poder saber avantatges i inconvenients que ens ofereixen. Adicionalment. tamb e s'ha estudiat la possibilitat de fer us de plataformes externes per a la realitzaci o d'aquesta tasca com APIs de grans empreses (Google, Amazon i Microsoft), utilitzar m etodes cl assics de OCR o fer us de sistemes E2E. 2

[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