Gestión de plazas de parking de carga y descarga mediante cámaras de vigilancia sobre AWS

Indicadores y procesos de mejora

Indicadores y Procesos de mejora:

– Medición de la ocupación de plazas de carga y descarga en tiempo real
– Medición de los tiempos reales de ocupación en tiempo real
– Medición de los excesos en el tiempo de ocupación máximo permitido en tiempo real
– Detección de infracciones en el uso de las zonas de carga y descarga.
– Detección de dobles filas
– Recomendaciones de adecuación del espacio destinado al uso de carga y descarga en función del uso y demanda real de las mismas
– Aviso de infracciones a los agentes de movilidad
– Recogida automática de evidencias para el inicio automático de los procesos de sanción

Cuantificación/Estimación reducción consumo

No Aplica

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

La cuantificación /Estimación de reducción de emisiones C02 y de consumo de combustible es la resultante de extrapolar el tiempo medio empleado por los transportistas en la búsqueda de plaza libre de carga y descarga.

A la fecha de esta candidatura no se ha calculado/extrapolado este dato.

Innovación aplicada y buenas prácticas

El sistema está basado en la utilización de diversos servicios de la plataforma Cloud de Amazon Web Services.

Concretamente, se utilizan los servicios de Inteligencia Artificial para el reconocimiento de imágenes ‘Rekognition’, la base de datos NO-SQL ‘DynamoDB’ y el sistema de almacenamiento S3.

La arquitectura planteada está diseñada para optimizar el coste, la autonomía y la escalabilidad del proyecto, sin que se vea afectada la operativa de las zonas de detección ya en servicio.

Los motores de Inteligencia Artificial que permiten realizar un análisis detallado del contenido de las imágenes se aportan desde el servicio ‘AWS Rekognition’.

Por otra parte, toda la lógica de cálculo asociada a este caso de uso reside en la función ‘Lambda’ diseñada para este proyecto.

Para la representación del dashboard, se ha utilizado Kibana y, para la información geo-localizada de las plazas, se ha usado el visor GIS de la plataforma Sentilo ya desplegada en el Ayuntamiento de Alcobendas.

Usabilidad de Tecnologías de la Información y Comunicaciones

La base del proyecto presentado es el análisis de las imágenes obtenidas por estas cámaras.

Se utiliza un sistema de inteligencia artificial capaz de reconocer objetos en una fotografía, filtrar los relevantes (en este caso, vehículos), determinar su posición geoespacial dentro de la imagen y así determinar si una plaza concreta está ocupada o no.

Para obtener las imágenes, se instalaron dos cámaras en luminarias frente a las plazas a controlar, debido a que no existían en ese momento otras cámaras en la zona que apuntasen a la zona a vigilar.

Estas cámaras se conectaron a la red de comunicaciones PLC UVAX del Ayuntamiento para poder activarlas de forma remota y obtener imágenes de las plazas con una frecuencia de un minuto.