Aplicación para la Detección de Espacios en Parqueaderos con Drones y Smartphones

La Universidad del Norte dispone actualmente de 7 parqueaderos distribuidos a lo largo del campus. Dada dicha distribución, localizar lugares para parquear se vuelve una tarea que consume grandes cantidades de tiempo. Ante esta situación, se hace necesario el diseño de una solución que integre tecnologías tales como drones, fotografía digital, teléfonos inteligentes, mapas digitales y geolocalización para poder brindar información sobre los espacios disponibles. Durante este proyecto, se desarrollaron dos aplicaciones encargadas de la solución del problema planteado. La primera fue diseñada para el control y comunicación con el dron y la segunda como herramienta de acceso a los usuarios finales para conocer la disponibilidad en los parqueaderos de la universidad. En la puesta en marcha de la aplicación se realizaron pruebas en 3 distintos escenarios: En el primer escenario, un caso ideal, se obtuvieron muy buenos resultados y logrando así, por medio de Canny Edges, detectar todos los automóviles capturados en la imagen. En el segundo caso los resultados no fueron los esperados dado que se trabajó con imágenes reales y variables como luz, variedad en los colores del terreno del lugar, árboles, entre otras; no se tuvieron en cuenta cuando se aplicó Canny Edges. Por último, se implementó Haar Cascade Trainer y los resultados fueron alentadores en todos los casos contemplados. A lo largo de la realización del proyecto se logró construir un prototipo de aplicación estable y funcional de acuerdo a lo planteado en los requerimientos del mismo. El desafío que más tuvo impacto durante el proceso de desarrollo fue la detección de los vehículos en las capturas realizadas en parqueaderos reales. Sin embargo, los resultados finales son contundentes y permiten apreciar un producto final que puede ser útil en la vida de las personas.

• Autores: Blanco Baines, Daniel Alberto; Cotes España, Ángel De Jesús; Triana Gogue, Carlos Andrés
• Fecha de publicación: 2016
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/5861
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/5861
• Palabra clave: Dron; parqueaderos; fotografía digital; HAAR Cascade; geolocalización; detección; OpenCV; Drone; Parking Lots; Digital photography; HAAR Cascade; Geolocation; detection; OpenCV
• License: Universidad del Norte