Análisis de viabilidad para contadores de aforo.

Abstract

Debido a la situación actual a la que nos hemos enfrentado en el año 2020, cada vez es más necesario mantener un control en los aforos de los establecimientos. Pero consideramos que este control debe llevarse a cabo de la forma más óptima posible. Por ello se ha buscado llevar a cabo este estudio de viabilidad para comprobar si es factible crear un producto que satisfaga estas necesidades, buscando seguir las principales tendencias actuales del mercado: el Internet de las Cosas y el Big Data. Partiendo de esta situación inicial, se ha realizado un estudio de diferentes opciones tanto de hardware, como de tecnologías y herramientas líderes en el mercado, el cual ha dado lugar a la implementación e interconexión de dos arquitecturas. Por un lado, encontramos un contador de aforo, basado en Python y OpenCV, ejecutándose en una Raspberry Pi junto a una cámara USB. Mientras que por el otro, se encuentra una aplicación web que utiliza las siguientes tecnologías: React, NestJS, TypeScript, GraphQL; la cual permite acceder a la información que genere el contador de una manera ágil y sencilla, permitiendo también la administración de los diferentes usuarios que tengan acceso a la misma. En Como conclusión, hemos demostrado la total viabilidad de un proyecto de estas características. La duración estimada del mismo es de unos ocho meses, y el retorno de inversión se obtendría a los diez meses de comercialización. Además, la solución ofertada permite una instalación sencilla, un precio competitivo y una gran escalabilidad.

Due to the current situation that we faced in 2020, it is increasingly necessary to maintain control over the capacity of the establishments. Nevertheless, we consider that this control must be carried out in the most optimal way possible. For this reason, this feasibility study has been carried out to check whether it is viable to create a product that meets these needs, seeking to follow the primary market trends: the Internet of Things and Big Data. Starting from this initial situation, we have studied different hardware options, leading technologies and tools in the market, which has led to the implementation and interconnection of two architectures. On the one hand, we find the people counter, based on Python and OpenCV, running on a Raspberry Pi together with a USB camera. While on the other, there is a web application that uses the following technologies: React, NestJS, TypeScript, GraphQL; which allows access to the information generated by the meter in an agile and simple way, also allowing the administration of the different users who have access to it. In conclusion, we have demonstrated the total viability of a project of these characteristics. Its estimated duration is about eight months, and the return on investment would be obtained after ten months of commercialization. In addition, the offered solution allows a simple installation, a competitive price and significant scalability.