論文の概要: Smart Parking Space Detection under Hazy conditions using Convolutional
Neural Networks: A Novel Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05858v1
- Date: Sat, 15 Jan 2022 14:15:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-19 14:25:36.347257
- Title: Smart Parking Space Detection under Hazy conditions using Convolutional
Neural Networks: A Novel Approach
- Title(参考訳): 畳み込みニューラルネットワークを用いたヘイズ条件下でのスマートパーキング空間検出:新しいアプローチ
- Authors: Gaurav Satyanath, Jajati Keshari Sahoo and Rajendra Kumar Roul
- Abstract要約: 本稿では, 空き環境下での駐車スペース占有性能を向上させるデハジングネットワークの利用について検討する。
提案システムは既存のスマートパーキングシステムの一部として展開可能で、数百台のパーキングスペースを監視するために、限られた数のカメラが使用されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Limited urban parking space combined with urbanization has necessitated the
development of smart parking systems that can communicate the availability of
parking slots to the end users. Towards this, various deep learning based
solutions using convolutional neural networks have been proposed for parking
space occupation detection. Though these approaches are robust to partial
obstructions and lighting conditions, their performance is found to degrade in
the presence of haze conditions. Looking in this direction, this paper
investigates the use of dehazing networks that improves the performance of
parking space occupancy classifier under hazy conditions. Additionally,
training procedures are proposed for dehazing networks to maximize the
performance of the system on both hazy and non-hazy conditions. The proposed
system is deployable as part of existing smart parking systems where limited
number of cameras are used to monitor hundreds of parking spaces. To validate
our approach, we have developed a custom hazy parking system dataset from
real-world task-driven test set of RESIDE-\b{eta} dataset. The proposed
approach is tested against existing state-of-the-art parking space detectors on
CNRPark-EXT and hazy parking system datasets. Experimental results indicate
that there is a significant accuracy improvement of the proposed approach on
the hazy parking system dataset.
- Abstract(参考訳): 都市化と組み合わされた限られた都市駐車場空間は、エンドユーザに駐車スペースの可用性を伝えるスマート駐車場システムの開発を必要としている。
そこで, 畳み込みニューラルネットワークを用いた様々な深層学習型ソリューションが, 駐車スペースの占有検知のために提案されている。
これらのアプローチは部分的な障害物や照明条件に対して堅牢であるが、それらの性能はヘイズ条件の存在下で劣化する。
そこで,本稿では,駐車空間占有者分類器の性能を向上させるデヘイジングネットワークの利用について検討する。
また,非ヘイズ条件とヘイズ条件の両方でシステムの性能を最大化するために,デヘイズネットワークのためのトレーニング手順を提案する。
提案されたシステムは、数百台の駐車スペースを監視するために限られた数のカメラを使用する既存のスマート駐車システムの一部としてデプロイ可能である。
提案手法の有効性を検証するため,Reside-\b{eta}データセットの実際のタスク駆動テストセットから,独自のヘイズパーキングシステムデータセットを開発した。
提案手法は、CNRPark-EXTおよびハジーパーキングシステムデータセット上の既存の最先端の駐車スペース検出器に対して試験される。
実験結果から,hazy parking systemデータセットにおける提案手法の精度が大幅に向上したことが示唆された。
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