https://www.scipedia.com/wd/index.php?action=history&feed=atom&title=Avalos_et_al_2019aAvalos et al 2019a - Revision history2026-04-21T20:43:48ZRevision history for this page on the wikiMediaWiki 1.27.0-wmf.10https://www.scipedia.com/wd/index.php?title=Avalos_et_al_2019a&diff=160165&oldid=prevScipediacontent: Scipediacontent moved page Draft Content 544494481 to Avalos et al 2019a2020-04-24T13:28:17Z<p>Scipediacontent moved page <a href="/public/Draft_Content_544494481" class="mw-redirect" title="Draft Content 544494481">Draft Content 544494481</a> to <a href="/public/Avalos_et_al_2019a" title="Avalos et al 2019a">Avalos et al 2019a</a></p>
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== Abstract ==<br />
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La congestión vehicular en las ciudades tiene varios factores que la acrecientan, uno de ellos es la falta de disponibilidad de suficientes plazas de parqueo. Un conductor típico invierte una considerable parte del tiempo total del trayecto en buscar un espacio libre para estacionar su vehículo; esto deviene en muchos casos en retrasos involuntarios, seguidos del malestar ocasionado por la impuntualidad generada. Con el fin de encontrar soluciones paliativas parciales, que reduzcan el tiempo dedicado a la búsqueda de estacionamiento, se plantea aplicar técnicas del Internet de las Cosas orientadas a ciudades y edificios inteligentes. En esta investigación el foco ha sido hallar una arquitectura informática apropiada, que permita implementar un sistema distribuido, el cual mediante técnicas de visión computarizada y aprendizaje automático, detecte las plazas de estacionamiento libres al interior de un parqueadero, y brinde al conductor información en tiempo real que le permita dirigirse directamente a un lugar de parqueo vacante.<br />
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== Full document ==<br />
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