IoT-Based Smart Lock with Real-Time Person Detection Using YOLOv5 and Mobile App Integration

• Díaz-Delgado, Dick ^[1] ; Vigil-Ramírez, Sergio Martín ^[2] ; Acho-Cachay, Luis Jesus ^[2] ; Tuanama-Chávez, Brandom Ricketts ^[2] ; Rojas-Puerta, Luis Angel ^[2]
  1. [1] Universidad Nacional de San Martín

     Universidad Nacional de San Martín

     Tarapoto, Perú

     
  2. [2] Universidad César Vallejo

     Universidad César Vallejo

     Provincia de Trujillo, Perú

     
• Localización: Revista científica de sistemas e informática, ISSN-e 2709-992X, Vol. 5, Nº. 2, 2025 (Ejemplar dedicado a: Revista Científica de Sistemas e Informática; e955)
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Cerradura inteligente basada en IoT con detección de personas en tiempo real mediante YOLOv5 e integración de aplicaciones móviles
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• Resumen
  • español

    Este artículo presenta el diseño e implementación de un sistema de cerradura electrónica inteligente que integra tecnologías de Internet de las Cosas (IoT), visión por computador y autenticación multifactor para mejorar la seguridad residencial. La solución se basa en un microcontrolador LilyGo ESP32-S3 con cámara incorporada y utiliza un modelo de detección de personas basado en YOLOv5 para monitoreo en tiempo real. Se desarrolló una aplicación móvil en Flutter, integrada con Firebase, que permite la interacción segura del usuario, el control remoto del acceso y el envío de alertas en tiempo real. El sistema combina tres factores de autenticación: ingreso de clave por teclado, detección visual de personas autorizadas y validación mediante la aplicación móvil. Las pruebas experimentales con diez participantes demostraron una precisión promedio del 96% en la detección de personas, superando soluciones comparables. La propuesta destaca por su bajo costo, modularidad y alta adaptabilidad a entornos domóticos. Esta investigación contribuye al desarrollo de soluciones de seguridad accesibles y robustas, basadas en inteligencia artificial de borde y arquitecturas distribuidas.

  • English

    This article presents the design and implementation of a smart electronic lock system that integrates Internet of Things (IoT) technologies, computer vision, and multifactor authentication to enhance residential security. The solution is built upon a LilyGo ESP32-S3 microcontroller with an embedded camera and leverages a YOLOv5-based person detection model for real-time monitoring. A mobile application, developed in Flutter and integrated with Firebase, enables secure user interaction, remote access control, and real-time alerts. The system combines three authentication factors: a keypad code, visual detection of authorized individuals, and mobile app verification. Experimental validation with ten participants demonstrated an average detection accuracy of 96%, outperforming comparable systems. The proposed approach stands out for its low cost, modularity, and high adaptability to smart home environments. This research contributes to the development of accessible and robust security solutions using edge AI and distributed architectures.