Resumen:
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[ES] El TFM consiste en la creación de un sistema inteligente que monitorice plazas de aparcamiento y determine si están ocupadas o no. Esto se realizaría con un conjunto de cámaras y sensores conectadas a un IoT Hub de ...[+]
[ES] El TFM consiste en la creación de un sistema inteligente que monitorice plazas de aparcamiento y determine si están ocupadas o no. Esto se realizaría con un conjunto de cámaras y sensores conectadas a un IoT Hub de Azure. Si están ocupadas, leerá la matrícula y la plaza de aparcamiento se le asignará durante el tiempo que esté aparcado. Se configuraría la frecuencia de toma de fotografías y se almacenarían temporalmente en un Blob Storage. A continuación se enviarían a las funciones de Azure para su análisis. Se utilizarían funciones de Azure Cognitive Services, que primero detectaría el coche en la plaza de aparcamiento, después leería la matrícula y posteriormente lo almacenaría en la base de datos. Estas funciones transformarían las imágenes en datos, que se almacenarían en una base de datos SQL de Azure. También existirían plazas de aparcamiento que no tengan un sistema de monitorización, si no que ciertos usuarios tendrían su plaza fija. Esto depende del perfil del usuario. Existen dos tipos de usuarios: empleados y jefes. Los empleados deben utilizar el parking que está monitorizado ya que no tienen plaza fija, y los jefes ya tienen una plaza asignada siempre.
A partir de los datos, tendríamos dos escenarios distintos:
-Usuario: Necesita un registro previo o que la empresa ya tuviera los datos del usuario. Utilizaría una aplicación creada con PowerApps para poder buscar su coche introduciendo su matrícula de coche. También, podría reservar plazas de aparcamiento.
-Empresa Administradora: Utilizaría tres herramientas distintas:
+PowerApps: Gestionar de manera sencilla los aparcamientos desde una aplicación.
+Power BI: Analizar los datos obtenidos sobre el uso de las plazas de aparcamientos y mostrarlos de una manera sencilla.
+Log Analytics: Monitorizar el uso de las aplicaciones, para ver estadísticas de uso.
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[EN] This TFM consists of creating an intelligent system that monitors parking spaces and determines if they are occupied or not. This would be done with a set of cameras and sensors connected to an Azure IoT Hub. If they ...[+]
[EN] This TFM consists of creating an intelligent system that monitors parking spaces and determines if they are occupied or not. This would be done with a set of cameras and sensors connected to an Azure IoT Hub. If they are busy, they will read the license plate and the parking space will be assigned to them during the time they are used. The frequency of taking pictures would be configured and they would be temporarily stored in Blob Storage. They would then be sent to Azure features for analysis. Azure Cognitive Services functions would be used, which would first detect the car in the parking space, then read the license plate and then store it in the database. These functions would transform the images into data, which would be stored in an Azure SQL database. There would also be parking spaces that do not have a monitoring system, but rather that certain users would have their parking space fixed. This depends on the user's profile. There are two types of users: employees and bosses. Employees must use the monitored parking since they do not have a fixed space, and the bosses already have an assigned space at all times.
From the data, we would have two different scenarios:
-User: You need a previous registration or that the company already had the user's data. You would use an application created with PowerApps to be able to search for your car by entering your car number plate. Also, you could reserve parking spaces.
-Administrative Company: It would use three different tools:
+ PowerApps: Easily manage parking lots from an application.
+ Power BI: Analyze the data obtained on the use of parking spaces and display them in a simple way.
+ Log Analytics: Monitor application usage, to view usage statistics.
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