Para detectar la presencia de vehículos en los espacios de estacionamiento, se han utilizado diferentes enfoques, que van desde el reconocimiento de imágenes hasta la detección a través de nodos de detección. Este último suele basarse en obtener los datos de presencia de uno o más sensores (comúnmente magnéticos o basados en IR), controlados y procesados por un microcontrolador que envía los datos a través de una interfaz de radio. En consecuencia, dado que los nodos tienen múltiples componentes, se requiere un software adecuado para su control y una máquina de estados para comunicar su estado al receptor. Este artículo presenta un mecanismo alternativo y rentable basado en balizas para detectar la presencia de vehículos. Se basa en el conocido efecto de que, una vez que el obstáculo metálico (es decir, el vehículo) está encima del nodo sensor, la intensidad de la señal se atenuará, mientras que lo mismo será reconocido en el lado del receptor. Por lo tanto, el cambio en la intensidad de la señal transmite la información sobre la presencia. Se requieren algoritmos que procesen el cambio en la intensidad de la señal en el lado del receptor para estimar la presencia debido a la naturaleza estocástica de los parámetros de intensidad de la señal. Para demostrar el concepto, se utilizó una configuración experimental basada en sensores de estacionamiento basados en LoRa para recopilar datos de ocupación/intensidad de señal. Para extraer la información de la presencia, se empleó el Modelo Oculto de Markov (HMM) con una precisión de hasta el 96%, mientras que el enfoque de la Red Neuronal (NN) alcanza una precisión de hasta el 97%. El enfoque dado reduce los costos de producción del sensor en al menos un 50%.