Visión artificial aplicada al control de estacionamiento vehicular de organismo público

Autores
Cejas, Marcelo Oscar; Catalano, José Luis; Gonella, Javier Nicolás; Panero, Javier Guillermo; Salvático, Franco Martín; Sensini, Fabián Marcelo
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Se ha diseñado un sistema de control de estacionamiento para ser aplicado en áreas medias a grandes de organismos públicos, particularmente aplicado a la Facultad Regional Villa María de la UTN. Se cuenta con dos secciones principales, la detección de matrículas en el acceso y el egreso del estacionamiento para identificar los vehículos mediante uso de software libre, y la otra se compone de un conjunto de sensores que permiten obtener en tiempo real la ocupación de parcelas del estacionamiento. Todo el sistema se encuentra comandado por un servidor central en el que corren los procesos de detección y control estadístico del lugar. Su funcionamiento básico es identificar el vehículo que ingresa, asignar un lugar disponible mostrándolo en el indicador en pantalla realizando la posterior apertura de barrera, una vez que el sensor detecta ocupada la parcela se registra en el servidor. A la salida se procede de manera similar, registrando el evento en el historial del vehículo según matrícula. En base a las configuraciones y análisis realizados se pudo obtener una gran confiabilidad del software de reconocimiento de patentes y de sistema de detección de ocupación. Además, se obtuvo un tiempo de autonomía de batería de sensor suficiente como para reducir su mantenimiento a más de 5 años.
Fil: Cejas, Marcelo Oscar. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María. Ingeniería en Electrónica. Argentina.
Fil: Catalano, José Luis. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María. Ingeniería en Electrónica. Argentina.
Fil: Gonella, Javier Nicolás. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María. Ingeniería en Electrónica. Argentina.
Fil: Panero, Javier Guillermo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María. Ingeniería en Electrónica. Argentina.
Fil: Salvático, Franco Martín. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María. Ingeniería en Electrónica. Argentina.
Fil: Sensini, Fabián Marcelo. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Villa María. Ingeniería en Electrónica. Argentina.
Peer Reviewed
Materia
Gestión de estacionamiento
ALPR
Sensor magnético inalámbrico
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
2024-02-19T13:57:07Z
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
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