| Summary: | El presente trabajo experimental plantea una solución a la gestión espacios de parqueo dentro de los predios
de la Universidad de Cuenca. Se detalla la implementación de un prototipo de sistema autónomo conformado
por Redes Inalámbricas de Sensores (WSN) y Procesamiento de Imágenes, que permita detectar las plazas
disponibles en un conjunto de ocho parqueaderos del estacionamiento de la Facultad de Ingeniería.
El prototipo implementado consta de dos sistemas. El primero, compuesto por dos módulos de sensores,
y el segundo, basado en procesamiento de imágenes. La adquisición, acondicionamiento y procesamiento de
la información se realiza en una Raspberry Pi y la visualización de los espacios disponibles se realiza por
medio de módulos LED de alto brillo instalados en cada parqueo y un Panel LED para todo el sistema. La
comunicación entre los módulos del sistema utiliza tecnología wifi. Los sistemas trabajan de forma independiente
permitiéndonos realizar un análisis comparativo entre los dos sistemas, diferenciando costos y eficiencia de cada
uno, y a su vez complementario, con el objetivo de aumentar la fiabilidad de todo el sistema general.
El sistema basado en sensores consta de dos módulos alimentados desde la red eléctrica. El primer módulo
(Módulo Comparador) está conformado por tres sensores LDR de referencia, ubicados, uno en luz directa, otro
semi iluminado y otro en sombra para ser utilizados en el algoritmo de detección. El sistema además incluye un
conjunto de 8 resistencias de diferente valor, con el objetivo de obtener el comportamiento de cada LDR en base
a la iluminación existente; cuenta con un dispositivo wemos NodeMCU v3, el cual realiza la adquisición de los
datos de cada sensor LDR y los envía al Raspberry Pi. El segundo módulo (Módulo Sensor), usa un multiplexor
para el grupo de ocho sensores LDR asignados a cada parqueadero y otro multiplexor para el grupo de ocho
resistencias, permitiendo seleccionar la entrada que procesará el microcontrolador.
El sistema basado en visión artificial, consta de una cámara web ubicada en el tercer piso de la Facultad de
Ingeniería, con el objetivo de obtener una vista panorámica de todo el estacionamiento, incluyendo los parqueos
de interés. La información obtenida por la cámara será procesada en la Raspberry Pi, usando el método de
Background Subtraction y Análisis de mapas de transitoriedad.
Una vez realizado el procesamiento de la información de ambos sistemas, la respuesta es enviada al Módulo
Sensor y al Panel LED con el fin de indicar el parqueadero disponible más cercano.
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