Control de flujo de personas en espacios públicos

Abstract

Este proyecto propone una solución para resolver de una manera poco costosa y eficiente el control de flujo de personas en un espacio público. En el proyecto se ha desarrollado un Sistema Distribuido que ofrece tolerancia a fallos, seguridad y alta disponibilidad, ya que son abstracciones básicas que todo sistema informático debe poseer. En el clúster está contenido Elasticsearch como gestor de Base de Datos y Kibana como visualizador de gráficos. Para el Sistema Empotrado encargado de detectar el flujo de personas se han utilizado placas Raspberry Pi 3 con ayuda de sensores infrarrojos y cámaras. Este proyecto presenta un prototipo para el desarrollo de sistemas que monitoricen espacios públicos concurridos, ya que el proyecto es escalable en cuanto a la cantidad de Raspberrys a utilizar, y escalable en cuanto a los servidores que componen el clúster del Sistema Distribuido. Adicionalmente, se puede mejorar la calidad de las cámaras utilizadas y distancia de detección de los sensores infrarrojos para tener mayor exactitud. Se inició el proyecto con el montaje físico de las cámaras y sensores infrarrojos a la Raspberry Pi. Posteriormente, se estableció la comunicación Wifi con el clúster y se procedió a la configuración de Elasticsearch y Kibana. El sistema se sometió a varios casos de uso comportándose de la manera esperada. Sin embargo, en ciertas pruebas estos resultados son afectados por la implementación física que se le dé al Sistema Empotrado. Al implementar el Sistema Empotrado se debe tener en cuenta lo siguiente: saber las condiciones de luminosidad en el pasillo, altura de las cámaras, distancia entre sensores infrarrojos etc. Teniendo en cuenta estos aspectos se puede tener una fiabilidad aceptable en el sistema, ya que así detectará de manera precisa la dirección y cantidad de personas que transitan un espacio público.
Abstract:
This project proposes a solution to solve the flow control of people in a public space in an inexpensive and efficient way. In the project a Distributed System has been developed that supports tolerance to failures, security and high availability, since they are basic abstractions that every computer system must possess. The database and graphics that the user will display are contained in the cluster. For the Embedded System in charge of detecting the flow of people, Raspberry Pi 3 boards have been used with the help of infrared sensors and cameras. This project presents a prototype for the development of systems that monitor crowded public spaces, since the project is scalable in terms of the amount of Raspberrys to be used, and scalable in terms of the servers that are part of the Distributed System cluster. Additionally, the quality of the cameras used and the detection distance of the infrared sensors can be improved to have greater accuracy. The project began with the physical assembly of the cameras and infrared sensors to the Raspberry Pi. Subsequently, the Wi-Fi communication with the cluster was established and Elasticsearch and Kibana were configured. The system was subjected to several use cases behaving in the expected manner. However, in certain tests these results are affected by the physical implementation that is given to the Embedded System. When the Embedded System is implemented, the following aspects must be taken into account: knowing the lighting conditions in the corridor, height of the cameras, distance between infrared sensors, etc. Taking these aspects into account, it is possible to have an acceptable reliability in the system, since this will accurately detect the address and number of people who transit a public space.