Sistema inteligente de visión por computadora para la gestión del estacionamiento vehicular en un centro comercial del Callao, 2025

• Autores: Matos Meza, Eileen Julie Ciara, Torres Cabracancha, Erick Andress
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/175493
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/175493
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia artificial; Automatización; Gestión; Visión por computadora; YOLO; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La investigación abordó la problemática de la gestión deficiente de estacionamientos en un centro comercial del Callao, proponiendo un sistema inteligente basado en visión por computadora como solución tecnológica. El estudio siguió un enfoque cuantitativo, con diseño pre-experimental, utilizando observación estructurada sobre una muestra de 90 fotogramas obtenidos mediante una cámara fija. Para el procesamiento de imágenes y la detección de vehículos, se empleó el modelo de aprendizaje profundo YOLO (You Only Look Once), reconocido por su eficiencia en tareas de reconocimiento en tiempo real. Tras la implementación del sistema, se registraron mejoras porcentuales significativas: el índice de disponibilidad de plazas aumentó de 90% a 96%, el índice de exactitud se elevó de 95.28% a 100%, el índice de sensibilidad paso de 85.93% a 91.11%, y el índice de precisión subió de 86.29% a 91.10%. Estos resultados reflejan una mejora en la capacidad del sistema para detectar correctamente el estado de ocupación de las plazas, reduciendo errores y fortaleciendo la toma de decisiones operativas. La prueba estadística de Wilcoxon confirmó la existencia de diferencias estadísticamente significativas. En consecuencia, se concluyó que la integración del modelo YOLO en el sistema inteligente contribuyó positivamente a una gestión más eficiente del estacionamiento vehicular.