Diseño de un sistema de identificación de plazas en parkings de bicicletas basados en sistemas de reconocimiento de imágenes con algoritmos de inteligencia artificial

Abstract

RESUMEN El presente Trabajo Fin de Grado desarrolla e implementa un sistema inteligente para la detección automática de la ocupación de plazas en aparcamientos de bicicletas mediante técnicas de visión artificial e inteligencia artificial embebida. El incremento del uso de la bicicleta como medio de transporte sostenible ha generado la necesidad de disponer de infraestructuras inteligentes capaces de proporcionar información en tiempo real sobre la disponibilidad de plazas, mejorando así la experiencia del usuario y favoreciendo la movilidad urbana sostenible. La solución propuesta integra una cámara convencional con una plataforma embebida basada en el procesador Renesas RZ/V2L, encargada de ejecutar un modelo de detección de objetos basado en la arquitectura YOLO. Las imágenes capturadas son procesadas localmente para identificar automáticamente la presencia de bicicletas y determinar el número de plazas ocupadas y disponibles. Adicionalmente, el sistema incorpora un sistema de comunicaciones que permite transmitir la información generada a una interfaz web accesible a través de una red local, así como el almacenado de los resultados en una base de datos. Para validar la propuesta se realizaron diferentes pruebas experimentales orientadas a verificar tanto el funcionamiento del modelo de inteligencia artificial como la correcta integración entre los distintos módulos de hardware y software desarrollados. Los resultados obtenidos demuestran la viabilidad técnica de ejecutar algoritmos de detección de objetos en tiempo real sobre plataformas embebidas de bajo consumo, así como la capacidad del sistema para monitorizar múltiples plazas utilizando una única cámara. El trabajo realizado establece una base sólida para futuros desarrollos en el ámbito de las ciudades inteligentes y la gestión avanzada de infraestructuras urbanas sostenibles.ABSTRACT This Final Degree Project develops and implements an intelligent system for the automatic detection of bicycle parking occupancy using computer vision and embedded artificial intelligence techniques. The increasing use of bicycles as a sustainable means of transportation has created the need for intelligent infrastructures capable of providing real-time information about parking space availability, thereby improving user experience and promoting sustainable urban mobility. The proposed solution integrates a conventional camera with an embedded platform based on the Renesas RZ/V2L processor, responsible for executing an object detection model based on the YOLO architecture. The captured images are processed locally to automatically identify the presence of bicycles and determine the number of occupied and available parking spaces. In addition, the system incorporates a communication subsystem that enables the transmission of the generated information to a web interface accessible through a local network, as well as the storage of the results in a database. To validate the proposed solution, several experimental tests were conducted to verify both the operation of the artificial intelligence model and the correct integration of the different hardware and software modules developed. The obtained results demonstrate the technical feasibility of executing real-time object detection algorithms on low-power embedded platforms, as well as the capability of the system to monitor multiple parking spaces using a single camera. The work carried out establishes a solid foundation for future developments in the field of smart cities and the advanced management of sustainable urban infrastructures.