Plan de Proyecto Aplicación para Análisis y Prevención de Robos de Automóviles Empleando Regresión Lineal y Algoritmos de Backtracking

Plan de Proyecto Aplicación para Análisis y Prevención de Robos de Automóviles Empleando Regresión Lineal y Algoritmos de Backtracking

Actualmente Guadalajara es el tercer municipio con mayor incidencia en el delito de robo de automóvil

Según el informador.mx Jardines de La Paz es la colonia con más robos seguido de Oblatos, para hacernos una idea de la magnitud del problema, en el año 2019, 57 de cada 100 casos de robo de automóviles fueron efectuados en la zona metropolitana de Guadalajara, representando un peligro latente para los automovilistas y personas que desempeñan su trabajo en un vehículo. Hoy en día la pérdida económica y la percepción de inseguridad es muy grande.

Hoy en día existen aplicaciones enfocadas en atender esta situación:

Aplicación para el Reporte de Robo de Automóvil

Aplicación para Identificar la Situación de un Auto.

Aplicación para Observar los Robos Representándolos en un Mapa.

1. Victimas hacen el reporte de robo directamente a la policía y a su vez es da la opción de realizar la demanda del delito; resulta muy útil para los automovilistas sin embargo únicamente tiene acción en la Ciudad de México.
2. Al ingresar el número de placas o número de serie nos muestra la situación del automóvil, ya sea robado, clonado o sin reportes; esta aplicación cumple con su objetivo, sin embargo, no se da seguimiento del delito (poca actualización) y no da detalles del auto (locación de robo o clonación, fecha de reporte);
3. Según la ubicación donde se realizó el delito señala con un marcador dentro de un mapa; esta app es de mucha ayuda ya que se puede ver las zonas con más robos, sin embargo, únicamente maneja datos de la procuraduría, no es posible realizar reportes directamente en la app.

Propuesta: Desarrollar una aplicación empleando regresión lineal para predecir las zonas con futura incidencia en el delito de robo de automóvil y encontrar las calles más seguras haciendo uso del algoritmo de backtracking.

La aplicación propuesta posiciona los sucesos en un mapa según la ubicación del robo, cabe mencionar que esta se obtendrá en el momento que la víctima haga el reporte en la app, implementa regresión lineal para predecir las futuras zonas más seguras e inseguras, aplica el modelo matemático media para la obtención de datos del mes con más incidencia de robo de automóvil y el modelo de automóvil más robado, además, emplea el algoritmo de backtracking para obtener las calles más seguras.  

Aplicación dirigida especialmente a:

1. Automovilistas en general.
2. Procuraduría.
3. Empresas privadas en los cuales se involucre un servicio de transporte (Uber, Rapi, Coca Cola, Marinela, etc.).
4. Personas que desean comprar un automóvil.

Funciones

1. Función para reportar un robo de automóvil:

Ingresar fecha (día, mes y año), ubicación (colonia, calle, numero, ciudad), año y modelo de automóvil y comentarios.

Información que agrega a la base de datos de la aplicación.

1. Visualización de los robos en un mapa 

Según la ubicación del delito almacenada en la base de datos, posiciona un marcador en el mapa.

Función que trabaja en automático después de haber realizado un reporte.

1. Función para predicción de zonas con mayor seguridad utilizando regresión lineal.

Consulta los datos de fecha, ubicación, modelo y año de automóvil a la base de datos, cuales procesa para realizar el cálculo. Posteriormente muestra el resultado.  

1. Función para predicción de zonas con mayor inseguridad utilizando regresión lineal.

Consulta los datos de fecha, ubicación, modelo y año de automóvil a la base de datos, cuales procesa para realizar el cálculo. Posteriormente muestra el resultado.  

1. Función para presentar el modelo de automóvil con más incidencia al robo utilizando el modelo matemático media.

Consulta los datos de modelo y año de automóvil a la base de datos, posteriormente efectúa el cálculo y muestra el resultado.  

1. función para presentar el mes con más incidencia al robo utilizando el modelo matemático media.

Consulta todos los datos mes de la fecha del robo en la base de datos, efectúa el cálculo y muestra el resultado.  

1. Función para búsqueda de calles seguras

Consulta las calles de las direcciones de los robos en la base de datos, posteriormente realizar una búsqueda de las calles más seguras con el algoritmo de backtracking, al obtener el resultado lo muestra en pantalla.

Riesgos

1. Función para reportar un robo de automóvil. La veracidad de los reportes es un factor importante, los usuarios tienen la posibilidad de reportar robos inexistentes.
2. Visualización de los robos en un mapa. En las zonas con mayor número de robos probablemente se el mapa muestre saturado de marcadores.
3. Función para búsqueda de calles seguras. El riesgo reside en la dificultad del manejo de datos no estructurados que proporciona el componente de Google mapas.

Planificación

Grafica de Gantt

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Objetivo

Crear una app para analizar los actos de robo de automóviles con el fin de prevenirlos, utilizando regresión lineal y algoritmos de backtracking, y así beneficiar directamente a los automovilistas y empresas privadas que dependan del transporte para su servicio, mostrando zonas y calles seguras en las cuales puedan transitar.

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