Edwin Aldair Espinoza Zegarra
TESIS: “SISTEMA DE APARCAMIENTO Y CONTROL INTELIGENTE CON ARDUINO, RASPBERRY Y PROCESAMIENTO DE IMÁGENES PARA ENCONTRAR PARQUEO DISPONIBLE EN UN ESTACIONAMIENTO”
Resumen
Dentro del departamento de Lima, de acuerdo con un estudio de Mapcity, los distritos de San Isidro, Surco, La Molina y Barranco tienen el costo más elevado(entre S/.10 y S/.15 por hora como precio máximo). Asimismo, esto viene acompañado la falta de estacionamientos ha generado que los carros invadan las veredas y calles de Lima ocasionando un mayor congestión vehicular al reducir en alguno casos el número de carriles disponibles.
El crecimiento del uso de vehículos particulares ha sido inevitable en las grandes ciudades, consecuencia de la concentración de la población en grandes urbes.
Estas altas concentraciones de personas desplazándose en sus vehículos genera tráfico, al margen de las incontables situaciones de congestión que provocan -sobre todo en horas punta- crean serios problemas de estacionamiento. Y al los estacionamientos no tener un control adecuado para saber si cuenta con espacios disponibles o no se genera una pérdida por parte de los que gestionan estos lugares.
Dada la problemática descrita previamente, se plantea una solución mediante la implementación de un sistema de parqueo inteligente que nos permita en primer lugar tener un control eficiente de los vehículos que ingresan al estacionamiento, asimismo como los espacios de aparcamiento y su respectivo estado(ocupado/disponible) en que se encuentre.
Si bien es común la detección de caracteres, más que todo para algoritmos de OCR, el aporte que brinda la presente tesis es la integración de estos modelos de machine learning, entre los cuales también fueron desarrollados módulos adicionales que en los repositorios utilizados no se encontraban como la parte previa al modelado y el entrenamiento del modelo KNN, también con la programación requerida por los dispositivos del Internet de las Cosas utilizados de modo que nos permita tener sensores(en este caso el ultrasónico) para funcionar como trigger para ejecutar esta primera parte de la solución asimismo como con el segundo módulo, que utiliza un modelo de clasificación de cascada, y poder tener un sistema desde previo a la entrada del vehículo hasta que se encuentre estacionado.
El código fuente se encuentra en el siguiente enlace:
https://github.com/ESDLA/SmartParkingSystem_Thesis