Este proyecto aborda la creación de un sistema de monitoreo vehicular utilizando una Raspberry Pi y cámaras de alta definición, enfocado en mejorar la seguridad y gestión de accesos en parqueaderos urbanos. Se busca desarrollar una solución adaptable, eficiente y económica que permita un registro detallado del ingreso de vehículos, utilizando tecnologías accesibles y de código abierto. En el desarrollo, se empleó el modelo YOLOV5 para la detección de placas, complementado por Roboflow para el procesamiento de imágenes, y se configuró una Raspberry Pi con RTSP(Real Time Streaming Protocol) para la transmisión en tiempo real. Las pruebas demostraron la eficacia del sistema en el reconocimiento de placas, utilizando la librería easyocr para la conversión de imágenes en texto y MongoDB para el almacenamiento de datos. Los resultados indican una alta eficiencia en la detección y registro de placas vehiculares, demostrando la viabilidad de sistemas compactos y de bajo costo en aplicaciones de seguridad y monitoreo. La implementación de MongoDB facilitó la gestión eficiente de datos, siendo escalable y adaptable a las necesidades del proyecto. En conclusión, la combinación de Yolo V5, Roboflow y easyocr en una Raspberry Pi representa un avance significativo en el control de accesos vehiculares. Este sistema no solo mejora la seguridad, sino que también abre posibilidades para futuras innovaciones en la gestión de tráfico y estacionamientos. Se recomienda explorar soluciones de almacenamiento y procesamiento de datos más eficientes para manejar grandes volúmenes de información, así como la actualización continua y mantenimiento del sistema. Líneas futuras incluyen la integración de AI (Artificial Intelligence) y aprendizaje profundo más avanzados para mejorar la precisión y adaptabilidad del sistema en diferentes condiciones ambientales. Palabras Clave: Raspberry Pi, Monitoreo Vehicular, YOLOV5, Roboflow