Prototipo de un sistema de visión artificial basado en un dron para mejorar la precisión y tiempo en la detección de vehículos

• Autor: Hijar Torres, Fernando Danilo
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/14725
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/14725
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Visión artificial; Detección de vehiculos; Adquisición; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

La seguridad ciudadana en zonas urbanas del Perú enfrenta serios desafíos, como el robo y uso delictivo de vehículos automotrices, la falsificación de placas y la circulación con infracciones. Aunque ya se usan drones en vigilancia, estos presentan limitaciones por su operación manual y falta de procesamiento autónomo de imágenes. Por ello, se plantea desarrollar un prototipo de un sistema de visión artificial basado en un dron para mejorar la detección de vehículos en zonas urbanas, optimizando la vigilancia urbana. La metodología incluyó el diseño del sistema, la implementación y prueba en entornos urbanos, y la evaluación de indicadores clave como tasa de cuadros por segundo, latencia de transmisión, precisión de detección y alcance operativo. Para ello, se integraron tecnologías de captura de imágenes con resolución de 640x480 pixeles, transmisión mediante un módem Huawei E355 apoyado de herramientas de software como GStreamer y Tailscale, y un algoritmo de detección basado en YOLOv8n, optimizado para la identificación de diversos tipos de vehículos como autos, motos y camiones. Los resultados mostraron una precisión media promedio del 92.67% (mAP), una latencia promedio de transmisión de 3 segundos y un alcance efectivo de hasta 112 metros, confirmando la viabilidad técnica y funcional del prototipo.