Desarrollo de un sistema de estacionamiento automatizado para vehículo utilizando técnicas de visión por computadora.

Abstract

Se desarrollo un sistema de estacionamiento automatizado vehicular utilizando técnicas de visión por computadora. Para la detección de vehículos se empleó el modelo YOLOv5s, mientras que la segmentación de los espacios con máscaras binarias. La información obtenida se presenta en una API local Python, se transmite a través del protocolo HTTP a Node-RED y posteriormente, por telemetría a la plataforma IoT de ThingsBoard. La ocupación de la plaza se determina mediante el cálculo de superposición entre la máscara del vehículo y del espacio; si la intersección supera un umbral de 40% se considera ocupada. Los resultados muestran una eficiencia del 99,8% en la detección con el modelo YOLOv5s, además la segmentación con máscara binaria con una exactitud del 95,6% en un estudio realizado durante un día completo. El envío de datos de cada 6 segundos permite un entorno controlado, proporcionando información en tiempo real sobre la disponibilidad de las plazas.