Arquitectura de Solución de Estacionamiento Inteligente con Redes Neuronales Convolucionales y Procesamiento de Lenguaje Natural

El proyecto aborda la problemática de la congestión vehicular y la ineficiencia en la búsqueda de estacionamiento en el Campus Sur de la Universidad Politécnica Salesiana. La falta de planificación urbana y el crecimiento del parque automotor generan emisiones tóxicas y ruido innecesario, afectando la calidad de vida y la seguridad. La solución propuesta consiste en una arquitectura integral que incluye una aplicación web para la gestión de usuarios y asignación de espacios, un sistema de monitoreo basado en cámaras con redes neuronales convolucionales para detectar la ocupación en tiempo real, y una aplicación móvil que integra procesamiento de lenguaje natural para informar a los usuarios sobre la disponibilidad de plazas. El sistema se despliega sobre un clúster de alta disponibilidad gestionado con Kubernetes, garantizando tolerancia a fallas. Se espera que esta innovación tecnológica no solo optimice los tiempos de acceso, sino que también contribuya a la reducción de la huella de carbono y mejore la eficiencia operativa de la institución, sirviendo como modelo escalable para otros entornos urbanos.<br/><br/><b>Objetivo</b>: <br/>Diseñar e implementar un sistema de parqueadero inteligente en el Campus Sur de la Universidad Politécnica Salesiana utilizando redes neuronales convolucionales y procesamiento de lenguaje natural. El objetivo es optimizar el tiempo de acceso vehicular y mejorar la gestión de espacios mediante aplicaciones web y móviles.<br/><br/><b>Líneas de investigación</b>: <br/>Big data y analítica<br/>Computación paralela