Abstract:
CONDITION FOR PUBLICATION OF PROJECT. current security situation in our country is one of the most critical problems, especially
in transportation services. This project aims to implement an autonomous vehicle security system
capable of detecting armed robbery or verbal intimidation, in order to generate and send real-time
alerts to authorities for timely intervention. Project development included the use of the CAPDA
methodology from data capture to the generation of final action alerts, based on the training of
artificial intelligence models for correct detection and classification. The ESP32-CAM and ESP32
microcontrollers were integrated to use the built-in camera for image capture, and microphone and
GPS modules were integrated to obtain complementary data. Furthermore, precision and accuracy
tests of the models were favorable in terms of resources and inference times. The results showed the
correct sending of processed data along with automated messages to the Telegram chat, keeping
false positives to a minimum. Its autonomous design allows alerts to be generated and sent without
manual intervention, improving the response capacity of authorities.
Keywords: Vehicle safety, autonomous system, artificial intelligence, ESP32-CAM, ESP32,
CAPDA.
Description:
CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. La situación actual que atraviesa nuestro país en cuanto a inseguridad es uno de los problemas
más críticos, especialmente en los servicios de transporte. Este proyecto tiene como objetivo
implementar un sistema de seguridad vehicular autónomo, capaz de detectar situaciones de robos
a mano armada o intimidación verbal, con el fin de generar y enviar alertas en tiempo real a
las autoridades para su intervención oportuna. El desarrollo del proyecto incluyó el uso de la
metodología CAPDA desde la captura de sus datos, hasta la generación de alertas acción final,
esto basado en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial para su correcta detección
y clasificación. Se integró el microcontrolador ESP32-CAM y ESP32 para el uso de la cámara
incorporada en la captura de imágenes y la integración de los módulos de micrófono y GPS
para la obtención de datos complementarios. Además, las pruebas de precisión y exactitud de
los modelos fueron favorables en términos de recursos y tiempos de inferencia. Los resultados
mostraron el correcto envío de datos procesados junto con mensajes automatizados al chat de
Telegram, manteniendo una mínima cantidad de falsos positivos. Su diseño autónomo permite que
las alertas se generen y envíen sin intervención manual, mejorando la capacidad de respuesta por
parte de las autoridades.
