Neural network based image recognition method for smart parking
Вантажиться...
Дата
2021
Автори
Pavlova, O.
Kovalenko, V.
Hovorushchenko, T.
Avsiyevych, V.
Павлова, О.
Коваленко, В.
Говорущенко, Т.
Авсієвич, В.
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Khmelnytskyi National University
Анотація
Currently, the issue of creating smart parking lots is extremely important due to the rapid growth of number of cars,
especially in big cities. Thus the need for parking spaces and search facilities still remains an urgent problem. Assuming that every
day the average motorist spends 20 minutes searching for such a place, this is about 120 hours a year, which could be spent on
something more useful. Today, there are many projects of "smart" parking, but practical examples can be counted on the fingers,
and information about the cost-effective aspect of their implementation is generally very limited. The paper provides analysis of the
most common methods and tools for smart parking and proves the advantages of camera-based method. The research in general is
aimed at image recognition for camera-based smart parking using convolutional neural network.
Наразі питання створення розумних парковок є надзвичайно актуальним, особливо у великих містах. Зі зростанням кількості автомобілів збільшується потреба у кількості паркувальних місць та засобах їх пошуку. Якщо припустити, що кожен день середньостатистичний автомобіліст витрачає 20 хвилин на пошук такого місця, в рік це близько 120 годин, які можна було б витратити на щось більш корисне. А якщо взяти до уваги той факт, що “нарізаючи” коло за колом в пошуках вільного місця збільшується й вірогідність потрапити у ДТП - інформація про вільне місце може бути безцінна. На сьогодні існує безліч проектів “розумних” парковок, але практично реалізовані приклади можна перерахувати на пальцях, а про економічно-вигідний аспект їх реалізації інформація взагалі дуже обмежена. Сьогодні існує багато проектів розумного паркування, але приклади готових до використання можна перерахувати на пальцях, а інформація про економічно вигідний аспект їх реалізації, як правило, дуже обмежена. Слід мати на увазі, що при розробці таких інструментів найбільшу фінансову частину розвитку породжує програмне, а не апаратне забезпечення. Навіть у відносно дорогих сенсорних системах на основі магнітних, радіо та інфрачервоних датчиків головне - це взаємодія користувача з апаратними компонентами, описаними вище. В ідеалі інтерфейс повинен бути у вигляді сітки паркувальних місць, яка повинна чітко і без зайвих рухів показувати користувачеві, вільні вони чи ні. Тому проблема пошуку вільного місця для паркування на громадській автостоянці актуальна в наш час. Оскільки уряд активно розробляє систему розумного міста, розумна громадська автостоянка з низькою вартістю та високою доступністю для всіх мешканців міста має стати невід’ємною частиною цієї системи.
Наразі питання створення розумних парковок є надзвичайно актуальним, особливо у великих містах. Зі зростанням кількості автомобілів збільшується потреба у кількості паркувальних місць та засобах їх пошуку. Якщо припустити, що кожен день середньостатистичний автомобіліст витрачає 20 хвилин на пошук такого місця, в рік це близько 120 годин, які можна було б витратити на щось більш корисне. А якщо взяти до уваги той факт, що “нарізаючи” коло за колом в пошуках вільного місця збільшується й вірогідність потрапити у ДТП - інформація про вільне місце може бути безцінна. На сьогодні існує безліч проектів “розумних” парковок, але практично реалізовані приклади можна перерахувати на пальцях, а про економічно-вигідний аспект їх реалізації інформація взагалі дуже обмежена. Сьогодні існує багато проектів розумного паркування, але приклади готових до використання можна перерахувати на пальцях, а інформація про економічно вигідний аспект їх реалізації, як правило, дуже обмежена. Слід мати на увазі, що при розробці таких інструментів найбільшу фінансову частину розвитку породжує програмне, а не апаратне забезпечення. Навіть у відносно дорогих сенсорних системах на основі магнітних, радіо та інфрачервоних датчиків головне - це взаємодія користувача з апаратними компонентами, описаними вище. В ідеалі інтерфейс повинен бути у вигляді сітки паркувальних місць, яка повинна чітко і без зайвих рухів показувати користувачеві, вільні вони чи ні. Тому проблема пошуку вільного місця для паркування на громадській автостоянці актуальна в наш час. Оскільки уряд активно розробляє систему розумного міста, розумна громадська автостоянка з низькою вартістю та високою доступністю для всіх мешканців міста має стати невід’ємною частиною цієї системи.
Опис
Ключові слова
обробка відео, розумні парковки, розумне місто, глибинне навчання, згорткова нейронна мережа, машинне навчання, Video-Image processing, Smart Parking, Smart City, Deep Learning, Convolutional Neural Network, Machine learning
Бібліографічний опис
Neural network based image recognition method for smart parking /O. Pavlova, V. Kovalenko, T. Hovorushchenko, V. Avsiyevych // Computer Systems and Information Technologies. – 2021. – No 1. – P. 49-55.