Parkwise : Sistema inalámbrico para el mapeo de vehículos estacionados utilizando TinyML y Computer Vision en el borde

Abstract

Este trabajo presenta el diseño, desarrollo e implementación de Parkwise, un sistema que permite la detección y mapeo de vehículos en entornos urbanos empleando Inteligencia Artificial y Comunicación Inalámbrica Distribuida. El objetivo del proyecto es construir una plataforma para el monitoreo de la ocupación vehicular en la vía pública. Para ello, se adopta un enfoque descentralizado, donde la detección de objetos se realiza directamente al borde del sistema, utilizando microcontroladores de bajo consumo que ejecutan modelos de detección de objetos. Estas técnicas reciben el nombre de TinyML. Cada Dispositivo Parkwise está conformado por un microcontrolador Seeed XIAO ESP32-S3, que emplea inferencias locales sobre imágenes capturadas periódicamente con una cámara OV2640 acoplada en el módulo sense, utilizando modelos optimizados con TensorFlow Lite para microcontroldores. Las detecciones se transmiten de forma inalámbrica a un Gateway. El mismo, reenvía los datos vía NB-IoT al Servidor Central, donde se almacenan, procesan y visualizan a través de una interfaz web interactiva desarrollada con Flask, HTML y JavaScript. La configuración del sistema se lleva a cabo mediante un procedimiento que permite calibrar visualmente cada nodo a su entorno físico. A través de una interfaz gráfica, el operario selecciona puntos de referencia sobre una imagen tomada por la cámara y los asocia con coordenadas geográficas en el mapa. Esta vinculación permite calcular una matriz de homografía para la cámara de cada dispositivo, que servirá para proyectar las detecciones sobre el plano georreferenciado. Entre los principales desafíos abordados se encuentran : El procesamiento de imágenes en microcontroladores con recursos computacionales limitados, la comunicación inalámbrica confiable y la calibración geométrica precisa para la proyección de datos espaciales. El resultado es un sistema adaptable y de bajo costo, que puede escalarse fácilmente a un gran número de nodos. Este enfoque descentralizado ofrece aplicaciones potenciales en el monitoreo de estacionamientos, análisis de movilidad urbana en tiempo real y otras soluciones de gestión urbana inteligente. Este tipo de soluciones pueden contribuir significativamente al desarrollo de ciudades inteligentes y sostenibles, donde la gestión eficiente del espacio urbano resulta crucial. El proyecto representa una convergencia exitosa entre ingeniería embebida, inteligencia artificial ligera y diseño de sistemas distribuidos, demostrando su viabilidad técnica y su potencial de aplicación en el mundo real.