¿De qué trata el proyecto?
El proyecto de Simón Rincón, estudiante de ingeniería de sistemas de 19 años, propone una solución de reconocimiento de matrículas vehiculares usando Yolo B8, visión por computadora e infraestructura serverless en AWS. Está enfocado en entornos residenciales, un segmento donde este tipo de tecnología aún es costosa y poco accesible.
¿Cuál problema viene a resolver?
En zonas residenciales, el control de acceso vehicular depende muchas veces de vigilancia manual o sistemas limitados que:
- No son automatizados ni escalables.
- Requieren hardware especializado y costoso.
- No están diseñados para comunidades pequeñas o medianas.
- Generan pérdida de tiempo y errores humanos.
El reconocimiento automático de matrículas suele estar reservado para grandes superficies o aeropuertos, dejando fuera entornos residenciales donde también es útil para mejorar seguridad y eficiencia.
¿Cuál es la solución?
Simón desarrolla una solución accesible, descentralizada y portable que permite:
- Detectar matrículas con el modelo Yolo B8, entrenado manualmente.
- Extraer caracteres con Paddle OCR.
- Procesar imágenes cargadas (no video en tiempo real) para reducir carga computacional.
- Usar servicios serverless de AWS para procesar, almacenar y consultar resultados.
Esto permite aplicar reconocimiento de placas sin depender de hardware costoso, y escalar fácilmente según las necesidades de cada condominio o conjunto residencial.
¿Cómo fue construido?
Modelo de inteligencia artificial:
- YOLO B8 + PyTorch: Entrenamiento de modelo personalizado con 458 matrículas etiquetadas manualmente.
- Precisión del modelo: 80% en pruebas.
- División del dataset: 80% entrenamiento / 20% validación.
- Paddle OCR: Extracción de texto desde imágenes procesadas.
Infraestructura y automatización:
- Docker: Empaquetado del modelo en contenedores.
- AWS Lambda en contenedores: Procesamiento de imágenes sin servidor.
- Amazon S3: Almacenamiento de imágenes.
- Amazon DynamoDB: Almacenamiento estructurado de resultados.
- Amazon API Gateway: Punto de entrada para la aplicación web.
- AWS Cognito (futuro): Gestión de usuarios y autenticación segura.
- Terraform + GitHub Actions: Despliegue automatizado de infraestructura y frontend.
Consideraciones técnicas:
- Procesamiento por lotes (imágenes almacenadas), no en tiempo real, por eficiencia.
- Limitaciones enfrentadas: tamaño de imágenes de contenedor para Lambda.
- Escalabilidad pensada desde el diseño para ambientes comunitarios o empresariales.
