Desarrollo de una aplicación para la gestión eficiente de estacionamientos mediante algoritmos de visión artificial y Machine Learning
| dc.contributor.advisorTFE | Andueza Unanua, Ángel María | |
| dc.contributor.affiliation | Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial, Informática y de Telecomunicación | es_ES |
| dc.contributor.affiliation | Industria, Informatika eta Telekomunikazio Ingeniaritzako Goi Mailako Eskola Teknikoa | eu |
| dc.contributor.author | López de Goikoetxea Gamboa, Unai | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-26T11:48:16Z | |
| dc.date.available | 2024-09-26T11:48:16Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.date.updated | 2024-09-26T10:55:25Z | |
| dc.description.abstract | El campus de la Universidad Pública de Navarra ofrece tres aparcamientos públicos para estudiantado, profesores e incluso vecinos de la zona. Es por ello por lo que en varias ocasiones estos aparcamientos están completos y usuarios de la UPNA no pueden aparcar su coche formando largas colas y esperas en horas punta del día retrasando la llegada del estudiantado a sus clases o prácticas y ralentizando el tráfico de la zona. A rasgos generales el aparcamiento que más solicitado está a lo largo del día es el aparcamiento principal del aulario en el que además de plazas para coches, dispone también de plazas para motos y una zona para bicicletas. Este aparcamiento también incluye paradas para el autobús urbano de la ciudad. El aparcamiento está formado por tres zonas de plazas para automóviles que permite la circulación en una sola dirección, esto hace que no sea posible moverse entre parkings y que para volver al primero haya que salirse del campus y volver a la entrada formando largas colas en el entorno del campus. El objetivo general de este Trabajo Fin de Grado es desarrollar un algoritmo para la gestión eficiente de estacionamientos mediante algoritmos de visión artificial y machine learning. Este proyecto nos permitirá profundizar más en el concepto de las redes neuronales. Con este propósito general se perseguirán los siguientes objetivos específicos: • Optimizar el uso de espacios. • Reducir la búsqueda de aparcamiento. • Implementación del modelo YOLO como la red neuronal para la detección de objetos. • Programación en Python para la obtención de resultados. • Crear una aplicación para mostrar los resultados de plazas ocupadas y plazas libres. | es_ES |
| dc.description.degree | Graduado o Graduada en Ingeniería Eléctrica y Electrónica por la Universidad Pública de Navarra | es_ES |
| dc.description.degree | Ingeniaritza Elektriko eta Elektronikoko Graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoan | eu |
| dc.format.extent | 95 p. | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | en |
| dc.identifier.uri | https://academica-e.unavarra.es/handle/2454/51813 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | Gestión de estacionamientos | es_ES |
| dc.subject | Algoritmos de visión artificial | es_ES |
| dc.subject | Machine Learning | es_ES |
| dc.subject | Aplicaciones | es_ES |
| dc.subject | Modelo YOLO | es_ES |
| dc.subject | Programación en Python | es_ES |
| dc.title | Desarrollo de una aplicación para la gestión eficiente de estacionamientos mediante algoritmos de visión artificial y Machine Learning | es_ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| relation.isAdvisorTFEOfPublication | 3b717a79-0077-4723-bc96-50a948ac047f | |
| relation.isAdvisorTFEOfPublication.latestForDiscovery | 3b717a79-0077-4723-bc96-50a948ac047f |