Garcia-González, JorgeMuñoz, Carlos Quiterio GomezGachet Páez, Diego GabrielGachet Páez, Diego GabrielSánchez Soriano, JavierSánchez Soriano, Javier2025-11-252025-11-252025-11Garcia-González, J, Muñoz, C Q G, Gachet Páez, D G & Sánchez Soriano, J 2025, 'Automated Road Data Collection Systems Using UAVs: Comparative Evaluation of Architectures Based on Arduino Portenta H7 and ESP32-CAM', Electronics (Switzerland), vol. 14, no. 21, 4165. https://doi.org/10.3390/electronics142141652079-9292https://hdl.handle.net/10641/6538Publisher Copyright: © 2025 by the authors.Este artículo presenta el diseño, la implementación y la evaluación comparativa de dos arquitecturas basadas en vehículos aéreos no tripulados (UAV) para la adquisición y el procesamiento automatizados de datos de carreteras. El primer sistema utiliza placas Arduino Portenta H7 para realizar inferencia en tiempo real en el borde (edge), reduciendo la dependencia de la conectividad. El segundo emplea módulos ESP32-CAM que transmiten datos en bruto para su procesamiento remoto en el servidor. Validamos y comparamos experimentalmente ambos sistemas en términos de consumo de energía, latencia y precisión de detección. Los resultados muestran que el sistema basado en Portenta consume un 36.2% menos de energía y logra una latencia extremo a extremo más baja (10,114 ms frente a 11,032 ms), lo que lo hace adecuado para escenarios con conectividad limitada. Por el contrario, el sistema ESP32-CAM es más sencillo de implementar y permite actualizaciones rápidas del modelo en el servidor. Estos hallazgos ofrecen una referencia para despliegues de Sistemas de Transporte Inteligente (ITS) que requieran soluciones de monitorización vial escalables, energéticamente eficientes y flexibles. [Traducción automática al español; idioma original: inglés.]This article presents the design, implementation, and comparative evaluation of two Unmanned Aerial Vehicles (UAV)-based architectures for automated road data acquisition and processing. The first system uses Arduino Portenta H7 boards to perform real-time inference at the edge, reducing connectivity dependency. The second employs ESP32-CAM modules that transmit raw data for remote server-side processing. We experimentally validated and compared both systems in terms of power consumption, latency, and detection accuracy. Results show that the Portenta-based system consumes 36.2% less energy and achieves lower end-to-end latency (10,114 ms vs. 11,032 ms), making it suitable for connectivity-constrained scenarios. Conversely, the ESP32-CAM system is simpler to deploy and allows rapid model updates at the server. These findings provide a reference for Intelligent Transportation System (ITS) deployments requiring scalable, energy-efficient, and flexible road monitoring solutions.213384367enghttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Arduino PortentaIntelligent Transportation Systems (ITSs)Unmanned Aerial Vehicles (UAVs)edge computingtraffic monitoringTraffic monitoringEdge computingControl and Systems EngineeringSignal ProcessingHardware and ArchitectureComputer Networks and CommunicationsElectrical and Electronic EngineeringYesnojournal articleopen access10.3390/electronics14214165https://www.scopus.com/pages/publications/105021398150https://www.scopus.com/pages/publications/105021398150#tab=citedBy