論文の概要: The Smart Parking Management System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.13443v1
- Date: Mon, 28 Sep 2020 16:08:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-13 22:43:33.784065
- Title: The Smart Parking Management System
- Title(参考訳): スマート駐車管理システム
- Authors: Amira. A. Elsonbaty and Mahmoud Shams
- Abstract要約: 本稿では,Arduino部品やAndroidアプリケーションに依存し,IoTに基づくスマートパーキング管理システム(SPMS)を提案する。
IRセンサーは、駐車場のスペースが許可されているかどうかを知るために使用される。
その領域データはWI-FIモジュールを使ってサーバに送信され、モバイルアプリケーションによって復元される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With growing, Car parking increases with the number of car users. With the
increased use of smartphones and their applications, users prefer mobile
phone-based solutions. This paper proposes the Smart Parking Management System
(SPMS) that depends on Arduino parts, Android applications, and based on IoT.
This gave the client the ability to check available parking spaces and reserve
a parking spot. IR sensors are utilized to know if a car park space is allowed.
Its area data are transmitted using the WI-FI module to the server and are
recovered by the mobile application which offers many options attractively and
with no cost to users and lets the user check reservation details. With IoT
technology, the smart parking system can be connected wirelessly to easily
track available locations.
- Abstract(参考訳): 自動車利用者の増加に伴い、自動車の駐車数は増加する。
スマートフォンとそのアプリケーションの利用が増えるにつれて、ユーザは携帯電話ベースのソリューションを好む。
本稿では,Arduino部品やAndroidアプリケーションに依存し,IoTに基づくスマートパーキング管理システム(SPMS)を提案する。
これにより、顧客は利用可能な駐車スペースをチェックし、駐車場を予約できる。
IRセンサーは、駐車場スペースが許可されているかどうかを知るために使用される。
そのエリアデータは、WI-FIモジュールを使用してサーバに送信され、多くのオプションを魅力的に提供し、ユーザが予約の詳細をチェックできるようにするモバイルアプリケーションによって回収される。
IoT技術により、スマートパーキングシステムはワイヤレスで接続でき、利用可能な場所を容易に追跡できる。
関連論文リスト
- Haris: an Advanced Autonomous Mobile Robot for Smart Parking Assistance [2.3779780917500544]
このシステムは、自動ナビゲーションと駐車場の正確なマッピングのために、同時位置決めとマッピング(SLAM)を採用している。
提案システムは,スポーツスタジアム等の混雑地において,短期的な大規模屋外駐車場の管理を改善する可能性を秘めている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-31T11:00:26Z) - MSight: An Edge-Cloud Infrastructure-based Perception System for
Connected Automated Vehicles [58.461077944514564]
本稿では,自動走行車に特化して設計された最先端道路側認識システムであるMSightについて述べる。
MSightは、リアルタイムの車両検出、ローカライゼーション、トラッキング、短期的な軌道予測を提供する。
評価は、待ち時間を最小限にしてレーンレベルの精度を維持するシステムの能力を強調している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-08T21:32:30Z) - Automated Automotive Radar Calibration With Intelligent Vehicles [73.15674960230625]
本稿では,自動車用レーダセンサの自動校正手法を提案する。
本手法では, 車両の外部改造を必要とせず, 自動走行車から得られる位置情報を利用する。
実地試験場からのデータを評価した結果,インフラセンサを自動で正確に校正できることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-23T07:01:10Z) - Vehicle Occurrence-based Parking Space Detection [5.084185653371259]
本研究では、駐車場の画像列を受信し、検出された駐車場を識別する座標のリストを返す自動駐車空間検出方法を提案する。
PKLotとCNRPark-EXTの駐車場データから12の異なる部分集合を用いた結果、AP25のスコアは95.60%、AP50のスコアは79.90%に達した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-16T16:22:45Z) - SHINE: Deep Learning-Based Accessible Parking Management System [1.7109513360384465]
自家用車の増加により、障害者の駐車スペースが乱用されている。
従来のライセンスプレート認識(LPR)システムは、そのような問題にリアルタイムで対処する上で非効率であることが証明されている。
我々は,深層学習に基づく物体検出アルゴリズムを用いて車両を検知するシステム,Shineを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-02T02:46:52Z) - RFID-Cloud Integration for Smart Management of Public Car Parking Spaces [0.0]
本稿では,公共駐車場管理フレームワークのコンセプト実証に成功していることを示す。
パーキングスロットの保存はクラウドでホストされたアプリケーションを通じて行われ、パーキングスロットからのアクセスはRFID(Radio Frequency Identification)技術によって可能である。
この枠組みは、空き駐車スペースが確実な場合にのみ駐車スペースに運転する必要があるため、都市住民にかなりの利便性をもたらす可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-25T00:39:42Z) - Berlin V2X: A Machine Learning Dataset from Multiple Vehicles and Radio
Access Technologies [56.77079930521082]
我々は,MLに基づく多種多様な研究への道を開くための詳細な測定キャンペーンを実施してきた。
得られたデータセットは、携帯電話(と2つの異なるオペレーター)とサイドリンク無線アクセス技術の両方のために、様々な都市環境にまたがるGPS位置の無線測定を提供する。
私たちは、MLが克服しなければならない課題と、MLが活用できる機能について、データの初期分析を提供しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-20T15:26:39Z) - NVRadarNet: Real-Time Radar Obstacle and Free Space Detection for
Autonomous Driving [57.03126447713602]
本稿では,自動車のRADARセンサを用いて動的障害物や乾燥可能な自由空間を検出するディープニューラルネットワーク(DNN)を提案する。
ネットワークは組み込みGPU上でリアルタイムよりも高速に動作し、地理的領域にわたって優れた一般化を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-29T01:30:34Z) - ParkPredict: Motion and Intent Prediction of Vehicles in Parking Lots [65.33650222396078]
我々は、駐車場環境を開発し、人間の駐車操作のデータセットを収集する。
本稿では,多モード長短期記憶(LSTM)予測モデルと畳み込みニューラルネットワークLSTM(CNN-LSTM)を物理ベースの拡張カルマンフィルタ(EKF)ベースラインと比較する。
以上の結果から,1) 意図をよく推定できる(LSTMとCNN-LSTMモデルによる約85% のトップ1精度と100% トップ3精度),2) 運転者の意図する駐車場所の知識が駐車軌跡の予測に大きく影響すること,3) 環境の意味的表現について考察した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-21T20:46:32Z) - Local Differential Privacy based Federated Learning for Internet of
Things [72.83684013377433]
Internet of Vehicles (IoV)は、Waze、Uber、Amazon Mechanical Turkなど、さまざまなクラウドソーシングアプリケーションをシミュレートする。
これらのアプリケーションのユーザは、ユーザの報告したトラフィック情報に基づいて機械学習モデルをトレーニングするクラウドサーバに、リアルタイムのトラフィック情報を報告する。
本稿では,機械学習モデルを実現するためのクラウドソーシングアプリケーションを容易にするために,フェデレーション学習とローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)を統合することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-19T14:03:10Z) - Trained Trajectory based Automated Parking System using Visual SLAM on
Surround View Cameras [0.0]
我々は、訓練された軌道自動駐車システムの使用事例、設計、実装について論じる。
提案システムは商用車両に展開し, 消費者アプリケーションについて解説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-07T16:43:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。