IoT y nuevas tecnologías para mejorar la eficiencia del smart parking: Revisión sistemática

• Autores: Reyes Salazar, Fatima del Rosario, Valdivia Rios, Jhanpier Jack, Ráez Martinez, Haymin Teresa, Pachas Quispe, Gustavo Henry
• Formato: objeto de conferencia
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/14353
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/14353; https://doi.org/10.18687/LACCEI2024.1.1.999
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Aparcamiento Iinteligente; Aprendizaje automático; Inteligencia artificial; Sensores; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

En el contexto del aumento demográfico global y la creciente adopción de nuevas tecnologías en nuestra vida cotidiana, se están desarrollando sistemas innovadores en diversos sectores, entre ellos, el estacionamiento de vehículos. Esta Revisión Sistemática de Literatura (RSL), se centra en identificar los avances tecnológicos en el Internet de las Cosas (IoT), los sensores inteligentes, cámaras con sistemas de identificación, así como el manejo de Big Data, con la finalidad de prosperar en la integración del Smart Parking. Se revisaron 70 artículos de Scopus publicados a partir del año 2019, de los cuales 32 estudios cumplieron con los criterios del modelo PICO. Dentro de todas las tecnologías analizadas, la gestión de datos e información destaca como la más empleada en los trabajos seleccionados, subrayando su papel crucial en la ejecución de soluciones de estacionamiento inteligente. La combinación de tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT), la Inteligencia Artificial (IA), y el Aprendizaje Automático (ML), ha ampliado significativamente la capacidad de procesar datos, transformándolos en información útil y mejorando los procesos tradicionales presentes en los estacionamientos. La integración de sensores y cámaras con algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial facilita la identificación de vehículos, ofreciendo una solución robusta y adaptable a las necesidades específicas de cada ciudad.