Diseño de un sistema de computación de borde para el monitoreo de disponibilidad de estacionamientos de un campus universitario basado en técnicas de IA

• Autores: Cabrera Altamirano, Stuart David, Quispe Velasquez, Edgar Stiven
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/31602
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/31602
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Computación en el borde--Diseño; Inteligencia artificial; Estacionamientos de universidades--Perú--Lima Metropolitana; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.05

El presente proyecto de tesis consiste en el diseño de un sistema de computación basado en técnicas de inteligencia artificial (IA), para el monitoreo de la disponibilidad de estacionamientos de campo abierto mediante cámaras dentro un campus universitario. En el primer capítulo, se realiza un análisis sobre el desarrollo de la IA, así mismo, se presenta el contexto actual de los estacionamientos en la sociedad, las diversas soluciones implementadas, los objetivos y el alcance planteado en este proyecto. El segundo capítulo establece el modelo teórico a diseñar y se presentan los conocimientos generales de cada una de las tecnologías implicadas, se abordan conceptos de redes CNN, tecnologías de transmisión de datos y soluciones de nube. El tercer capítulo muestra la elección de los algoritmos de borde y la metodología elaborada para el diseño completo de la red, dividida en etapas de preprocesamiento, procesamiento IA, transmisión, almacenamiento y presentación. Se establecen los parámetros críticos que medirán el desempeño del sistema y se elaboran los costos por el servicio de implementación y mantenimiento tanto a nivel de este proyecto como a un costo estimado en un escenario comercial. Por último, el cuarto capítulo define un plan de pruebas para el óptimo funcionamiento del sistema y se comparan los parámetros críticos en dos escenarios con distinta cantidad de cámaras para una misma zona de parqueo. Se brindan las conclusiones obtenidas en cada etapa y recomendaciones para una puesta en marcha a gran escala.