Desarrollo de un subsistema basado en procesamiento de imágenes para la visualización en tiempo real de la disponibilidad de aforo en las mesas de estudio de los ambientes universitarios

Abstract

La presente investigación propone e implementa un sistema basado en procesamiento de imágenes para optimizar la gestión de espacios de estudio en la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP), contribuyendo así a su transición hacia un Smart Campus. El sistema desarrollado hace uso del video en tiempo real de cámaras IP y tecnologías avanzadas de visión computacional como OpenCV y Ultralytics YOLO11, junto con una base de datos en Firebase, para detectar y analizar en tiempo real la disponibilidad de asientos en ambientes de estudio, abordando así la problemática detectada sobre la falta de información inmediata sobre ocupación de espacios. Los resultados obtenidos son accesibles mediante una API REST, permitiendo su consulta desde cualquier dispositivo móvil o web, específicamente desde el aplicativo desarrollado en este proyecto: VisionDesk. Esto facilita la búsqueda de espacios disponibles, mejora la experiencia académica y contribuye a una gestión eficiente de los recuros institucionales. Las pruebas funcionales, de robustez y rendimiento realizadas validan la eficacia y escalabilidad del sistema. Además, los datos generados permiten una toma de decisiones informada, beneficiando directamente la gestión universitaria e indirectamente a toda la comunidad PUCP, asi como promover una cultura de innovación tecnológica y uso eficiente de las tecnologías, siempre en concordancia con las normativas vigentes sobre privacidad y protección de datos personales.