Sistema de monitoreo inteligente basado en MBSE, para optimizar el uso de los espacios en estacionamientos.

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Resumen

Parking Manager is a multiplatform application developed under the model-based systems engineering (MBSE) methodology whose objective is the operation and monitoring of a parking lot using the concepts of vision and artificial intelligence. Parking lot monitoring requires two components, a predictive element and region of interest (ROI) information; For the development of the predictor element, the video game GTA V was used as a tool for simulation and generation of multiple videos and images of different types of parking lots in variable weather conditions, with the aim of building a database for training a neural network. convolutional (CNN) with the transfer learning (TL) technique using the Mobile Net V2 model; For the extraction of ROI information, a tool was developed that allows delimiting the spaces using image processing techniques and mathematical methods, consolidating said information in a standard data structure that is stored in a relational database whose engine is SQL Server through the consumption of a REST API developed in the .Net Framework. The operation consists of the management of information of vehicles that use the parking lot, by extracting the characteristics of the traffic license through an OCR, said information is sent to the API REST where it is stored and counted based on a defined rate. for charging for parking time. The application has a graphical interface (GUI) to carry out the operation and monitoring of the system, QT5 was used for the layout of the graphical interface (GUI) forms that are integrated with the Python programming language in the structure of the application. client, the use of open source software applied in a monitoring and control system assisted with Artificial Intelligence methods can be implemented with low-cost tools from existing technology and improve operational capabilities.

Descripción

Parking Manager es una aplicación multiplataforma desarrollada bajo la metodología de ingeniería de sistemas basada en modelos (MBSE) cuyo objetivo es la operación y monitoreo de un estacionamiento utilizando los conceptos de visión e inteligencia artificial. El monitoreo de un estacionamiento requiere de dos componentes, un elemento predictor y la información de regiones de interés (ROI); para el desarrollo del elemento predictor se utilizó el video juego GTA V como herramienta de simulación y generación de múltiples videos e imágenes de distintos tipos de estacionamientos en condiciones climáticas variables, con el objetivo de construir una base de datos para el entrenamiento de una red neuronal convolucional (CNN) con la técnica de transfer learning (TL) usando el modelo Mobile Net V2; para la extracción de información de ROI se desarrolló una herramienta que permite delimitar los espacios utilizando técnicas de procesamiento de imágenes y métodos matemáticos, consolidando dicha información en una estructura de datos estándar que se almacena en una BBDD relacional cuyo motor es SQL Server mediante el consumo de un API REST desarrollada en .Net Framework. La operación consiste en la gestión de información de vehículos que usan el estacionamiento, mediante la extracción de características de la licencia de tránsito a través de un OCR, dicha información es enviada al API REST en donde se almacena y contabiliza en función de una tarifa definida para el cobro por tiempo de estacionamiento. La aplicación posee una interfaz gráfica (GUI) para llevar a cabo la operación y monitoreo del sistema, se utilizó QT5 para la maquetación de los formularios de interfaz gráfica (GUI) que son integrados con el lenguaje de programación Python en la estructura de la aplicación cliente, el uso de software de código abierto aplicado en un sistema de monitoreo y control asistido con métodos de Inteligencia Artificial puede implementarse con herramientas de bajo costo a partir de tecnología existente y mejorar las capacidades operativas.

Palabras clave

Ingeniería de sistemas basada en modelos, Red neuronal convolucional, Software como servicio, Reconocimiento óptico de caracteres, Regiones de interés, Inteligencia artificial

Materias

Ingeniería en Control -- Tesis y disertaciones académicas , Estacionamiento inteligente , Red neuronal convolucional (CNN) , Transfer learning (TL) , Visión por computadora

Citación