Casco inteligente para mejorar la identificación de placas vehiculares infractoras en el distrito Víctor Larco Herrera – Trujillo, 2020

• Autores: Gonzáles Montalvo, Michael Jordy, Pérez Sauna, Luis David
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/51437
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/51437
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Infracciones y sanciones urbanísticas; Sistema de información web; Servicios web - Diseño; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

En la presente investigación tuvo como objetivo general mejorar la identificación de placas vehiculares infractoras mediante el casco inteligente en el distrito Víctor Larco Herrera, como problemas encontrados, el tiempo excesivo en el proceso de identificación de placas vehiculares infractoras por parte del personal de seguridad ciudadana, el desconocimiento de la cantidad de placas infractoras, la ineficacia y la insatisfacción personal por parte del personal de seguridad ciudadana. La investigación se basó en un diseño pre experimental, donde se obtuvo la información a través de una guía de entrevista, ficha de registro y cuestionario. En el desarrollo del casco inteligente se utilizó la metodología de sistemas embebidos en V, los lenguajes de Matlab y php, además una base de datos en Mysql, donde los datos del proceso de identificación se mostrarán en un aplicativo web responsivo. Después de analizar la información recolectada, el tiempo de identificacion de placas vehiculares fue de 0:22 minutos y con la implementación fue de 0:7 minutos; cuantificar las placas vehiculares infractoras en el pretest se obtuvo 0 y el pos-test se obtuvo 11 placas infractoras.; la eficacia de identificacion de placas vehiculares infractoras fue de 31% y con la implementación del casco inteligente fue de 71% aumentando la eficacia en un 40% y finalmente la satisfacción del personal fue de 2.3% y con la implementación del casco fue de 4.04% aumentando la satisfacción en un 1.61%. Esta investigación se divide en: introducción, marco teórico, objetivos, población y muestra, metodología de desarrollo, implementación del sistema, resultados, conclusiones y recomendaciones.