Details
Nothing to say, yet
Details
Nothing to say, yet
Comment
Nothing to say, yet
The study discusses the implementation of a vehicle identification system in commercial areas of Lima. Municipalities offer free parking for a limited time, but monitoring and managing these spaces is costly. The system uses YOLV-5 and OCR technology to detect vehicles parked for extended periods. It optimizes costs, with a recovery rate of 2.1 for every sol invested over four years. The system also prioritizes information security and achieves a 91.43% accuracy in license plate recognition. Facultad, Ingeniería. Programa Académico, Ingeniería de Sistemas. Título, Sistema de Identificación de Vehículos Estacionados con Sobretiempo en Zonas Comerciales en un Distrito de Lima Utilizando JOLOP 5 y OCR. Autores. Medina Olano, Marlon Jr. Kis Perellana, Abel Alfredo. Resumen, Las municipalidades del Departamento de Lima han implementado estacionamientos vehiculares en áreas comerciales, ofreciendo a los ciudadanos la posibilidad de utilizarlos de forma gratuita durante periodos que varían de 2, 02, a 3, 03 horas, dependiendo del distrito en cuestión. Esta iniciativa conlleva la necesidad de que las municipalidades cuenten con los recursos humanos y financieros adecuados para supervisar y administrar estos espacios de estacionamiento. Como resultado, en algunos distritos, la viabilidad económica de esta medida se ve comprometida. Este estudio presenta la implementación de un sistema de información diseñado para automatizar la detección de vehículos estacionados durante periodos prolongados en zonas comerciales de un distrito en Lima. Para alcanzar este objetivo, se emplea una combinación eficaz de la tecnología YOLV-5 y el reconocimiento óptico de caracteres OCR. Este sistema no sólo contribuye a la optimización de costos para la entidad, generando una tasa de recuperación de 2.1 por cada sol invertido en un periodo de cuatro años, sino que también se respalda en una arquitectura validada por un especialista en sistemas CITIC. Esta arquitectura coloca a la alta disponibilidad y seguridad de la información como pilares fundamentales del proyecto. Por último, el sistema logra una notable precisión del 91.43% en el reconocimiento de matrículas de vehículos en comparación con las matrículas reales.