Sistema de Control de Acceso Vehicular mediante Microservicios, IoT y Machine Learning
DOI:
https://doi.org/10.61154/metanoia.v11i2.4057Palabras clave:
Internet, vehículo, seguridad del transporte, software, microprocesadorResumen
El control de acceso vehicular en la Pontificia Universidad Católica del Ecuador sede IBARRA (PUCEI), presentó históricamente múltiples limitaciones asociadas a la falta de automatización, vulnerabilidades en la seguridad y una gestión ineficiente del flujo automotor. Ante esta problemática, el presente estudio tuvo como objetivo diseñar e implementar un prototipo funcional que integrara un sistema web de gestión, reconocimiento automático de placas mediante técnicas de machine learning y un dispositivo IoT basado en ESP32, con comunicación bidireccional para el monitoreo y accionamiento remoto del acceso vehicular. La solución se desarrolló bajo una arquitectura de microservicios, utilizando TypeScript/NestJS para el backend, OpenCV, TensorFlow y EasyOCR para el procesamiento y reconocimiento de imágenes, Vue.js en el frontend, y MySQL como base de datos. Se aplicó una metodología híbrida, combinando Extreme Programming para el software y prototipado evolutivo para el hardware IoT. Las pruebas de integración evidenciaron que el sistema logró detectar y validar vehículos en tiempo real, con latencias promedio de 1.8 segundos y una tasa de registro superior al 99% en entornos controlados y reales. El sistema automatizó eficientemente la gestión de accesos, mejorando la trazabilidad y facilitando la auditoría de eventos. Como principal conclusión, la investigación demostró que la integración de tecnologías de visión por computador, machine learning e IoT permite abordar de manera efectiva la seguridad y gestión vehicular, ofreciendo una solución adaptable y escalable para entornos universitarios.Descargas
Citas
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