Implementación de Algoritmo de Detección de Entrada y Salida de Vehículos Basado en YOLOv8 para la Estimación del Nivel de Ocupación en un Estacionamiento Universitario

Abstract

Este trabajo presenta un sistema para la detección y conteo de entradas/salidas vehiculares en tiempo casi real, basado en YOLOv8 con opción de inferencia optimizada por OpenVINO en CPU. El pipeline integra preprocesamiento dirigido (CLAHE+gamma), zonas de exclusión, y un esquema de conteo por bandas de cruce (gates) reforzado con tracking IoU + ReID temporal. El sistema actualiza en línea los contadores de entradas, salidas y ocupación, genera video anotado y registra eventos en CSV.Las pruebas con videos reales del IIT-UACJ reportan precisión global de conteo 98.14 % (Entradas 98.02 %, Salidas 98.21 %) con error agregado 1.86 %; el tiempo medio de procesamiento fue 185 ms/fotograma (≈5.41 FPS) en un Dell Latitude 5590 (i7-8650U, 16 GB RAM), y se validó portabilidad en Raspberry Pi 4 (Bookworm 64-bit). La arquitectura modular y de bajo costo favorece su despliegue en el borde y su integración a tableros de ocupación.