@misc{20.500.12880/16760,
year = {2026},
month = {7},
url = {https://hdl.handle.net/20.500.12880/16760},
abstract = {En este proyecto se diseña un sistema de percepción inteligente para mejorar la gestión de aparcamientos al aire libre, tomando como caso de estudio el aparcamiento del campus de la Universidad Europea de Madrid. El sistema busca resolver la ineficiencia en la búsqueda de plazas, que genera pérdida de tiempo y mayores emisiones. Para ello, se propone una solución basada en visión artificial capaz de estimar la ocupación de las plazas en tiempo real y detectar incidencias. Se estudian las soluciones existentes, se realiza trabajo de campo para entender las necesidades del caso de estudio y establecer los requisitos, y se valida el funcionamiento con vídeos reales del aparcamiento. El sistema desarrollado se basa en un detector YOLO entrenado con imágenes seleccionadas, junto con un método de asociación entre vehículos y plazas, considerando los retos que tiene un entorno exterior para un sistema de visión. Se plantea una arquitectura modular y escalable y se propone el despliegue con sus planos, orientándose a reutilizar infraestructura existente y reducir el coste frente a otras soluciones.},
title = {Diseño de un Sistema de Percepción Inteligente para la Gestión Eficiente de Aparcamientos al Aire Libre (Caso de Estudio: Aparcamiento de la UEM)},
keywords = {Aparcamiento inteligente},
keywords = {Visión artificial},
keywords = {Detección de ocupación},
keywords = {YOLO},
keywords = {Fine-tuning},
author = {Del Castillo Shevelev, Rafael},
}