Parkify
Explorar el aparcamiento desde los datos.
Un proyecto de movilidad urbana que conecta una aplicación con predicciones de aparcamiento por tramos de calle.
PROYECTO PERSONALEl problema
Encontrar aparcamiento en la vía pública implica incertidumbre. Parkify explora cómo utilizar datos para ofrecer información sobre disponibilidad por tramos de calle.
El objetivo es abordar un problema real de movilidad sin confundir una predicción con una plaza libre garantizada.
Objetivos
- Comparar estimaciones por tramos de calle.
- Separar el procesamiento de datos de la interfaz móvil.
- Gestionar una sesión de aparcamiento para recordar la posición del vehículo.
Mi contribución
Desarrollo la aplicación Flutter y el pipeline Python que prepara las capas geográficas. El procesamiento actual utiliza pandas y Parquet, separado del cliente móvil.
Arquitectura técnica
La aplicación se encuentra separada de parkify-predictions. Los pipelines, los datos brutos y los scripts de modelos viven en ese proyecto adyacente.
La aplicación declara assets JSON de tramos de calle y datos GeoJSON. El README documenta servicios de búsqueda y rutas mediante Cloud Functions y protección con App Check.
Datos de entrada
Datos urbanos · geografíaPipeline
parkify-predictionsTramos de calle
Assets JSON · GeoJSONAplicación
Flutter · mapa
Qué permite hacer
- Buscar un destino y consultar estimaciones en el mapa.
- Filtrar y comparar tramos cercanos.
- Consultar rutas y gestionar una sesión de aparcamiento.
- Consumir capas geográficas preparadas por un pipeline independiente.
Retos y decisiones
Una interfaz de movilidad necesita expresar la incertidumbre de los datos con claridad. El caso evita prometer disponibilidad en tiempo real o una precisión que no se haya medido.
La separación del pipeline permite evolucionar la generación de predicciones sin mezclarla con la presentación del mapa.
El README indica que la simulación de sensores virtuales está desactivada por defecto. No equivale a una red de sensores físicos desplegada.
Vista del proyecto
El mapa monocromático es una composición conceptual de calles y tramos. No es una captura de la aplicación ni representa disponibilidad real.
Pendientes de incorporar.
Estado actual
La validación de dispositivos, la automatización operativa y la evaluación de las estimaciones siguen en desarrollo. Las métricas de tráfico no equivalen a precisión sobre plazas libres.
Sobre este proyecto.
Aplicación en desarrollo y validación. Las estimaciones no garantizan plazas libres y no se presentan como mediciones de ocupación real.