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 tecno...
- Autores:
-
Blanco Baines, Daniel Alberto
Cotes España, Ángel De Jesús
Triana Gogue, Carlos Andrés
- Tipo de recurso:
- 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:
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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. |
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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.Universidad del Norte currently has 7 parking lots built throughout the campus. Given their distribution, locating an available parking space becomes a time-consuming activity. Because of this, it is necessary to design a solution which integrates technologies such as drones, digital photography, smartphones, digital maps and geolocation into providing information about available parking spaces on any parking lot inside the university. During this project, two applications were developed to provide a solution to the presented problem. The former takes charge of controlling and setting the communication protocols with the drone, and the latter is intended to be a useful tool, helping people to save time when looking for an available parking space. The implementation of the solution considered three scenarios, whose results are shown up next: The first scenario is the ideal case of the project, in which cars are detected from a uniform picture using canny edges detection. In this case, all cars were detected during tests. The second scenario consisted of using canny edges detection on several images taken by the drone. In this case results were not successful as lighting and environmental factors were not considered. The last scenario consisted of using a HAAR cascade trainer to detect vehicles on the images. The outcome of this scenario was the one desired in all cases considered. Throughout the project, a stable and functional prototype application was designed conforming to its requirements. The major challenge of the implementation was detecting cars in all environmental cases. However, the results are quite convincing and set a base for the final product which is intended to become a useful tool for car drivers within Universidad del Norte’s campus.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2016Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Dronparqueaderosfotografía digitalHAAR CascadegeolocalizacióndetecciónOpenCVDroneParking LotsDigital photographyHAAR CascadeGeolocationdetectionOpenCVAplicación para la Detección de Espacios en Parqueaderos con Drones y SmartphonesParking Lot Detection Application using Drones and Smartphonesarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALDiseño de la Solución_ES.pdfDiseño de la Solución_ES.pdfDiseño de la Soluciónapplication/pdf367367http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/5861/1/Dise%c3%b1o%20de%20la%20Soluci%c3%b3n_ES.pdfe11cf815d5d71e3fef401357c929cf01MD51Diseño de la Solución_ES.pngDiseño de la Solución_ES.pngDiseño de la Soluciónimage/png433123http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/5861/2/Dise%c3%b1o%20de%20la%20Soluci%c3%b3n_ES.pngc527bfa0464f57de64445375233e941eMD52Diseño de la Solución_EN.pdfDiseño de la Solución_EN.pdfDiseño de la Soluciónapplication/pdf366032http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/5861/3/Dise%c3%b1o%20de%20la%20Soluci%c3%b3n_EN.pdf0d2b0f9ef0873082fac3f8984bddeec8MD53Diseño de la Solución_EN.pngDiseño de la Solución_EN.pngDiseño de la Soluciónimage/png405943http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/5861/4/Dise%c3%b1o%20de%20la%20Soluci%c3%b3n_EN.pngc885a76889522fd74dac4533ac484cf8MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://172.16.14.36:8080/bitstream/10584/5861/5/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5510584/5861oai:172.16.14.36:10584/58612016-11-25 17:59:29.794Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.co |