Evaluación de modelos predictivos para la identificación de espacios de estacionamiento mediante cámaras, para su Integración a la Aplicación “FindMePark”

Abstract

Este trabajo explora el uso de redes neuronales convolucionales (CNN) para la detección automática de espacios de estacionamiento mediante cámaras, con el objetivo de evaluar su posible integración en la aplicación móvil FindMePark. Mediante una revisión de sistemas previos, se identifican diversas maquetas que demuestran la efectividad de las CNN para la detección precisa de espacios vacíos, incluso en condiciones adversas. Estos estudios comparten el enfoque en modelos de redes neuronales profundas para abordar desafíos como iluminación variable y obstrucciones visuales, reforzando la utilidad de estas tecnologías en sistemas inteligentes de estacionamiento. Asimismo, se analizan conjuntos de datos comúnmente utilizados en este tipo de problemáticas, destacando su relevancia para el entrenamiento de modelos predictivos, dado que pueden proporcionar una amplia diversidad de escenarios y un etiquetado detallado, lo que favorece una mayor precisión y robustez en el aprendizaje. Para evaluar la viabilidad de esta integración, se propone replicar experimentos previos y estudiar su desempeño, a fin de determinar su aplicabilidad y los ajustes necesarios para implementarlo en FindMePark.