論文の概要: Parking Analytics Framework using Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07792v1
- Date: Tue, 15 Mar 2022 11:16:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-16 14:48:48.810672
- Title: Parking Analytics Framework using Deep Learning
- Title(参考訳): ディープラーニングを用いたパーキング分析フレームワーク
- Authors: Bilel Benjdira, Anis Koubaa, Wadii Boulila and Adel Ammar
- Abstract要約: 本稿では,自動車の駐車状況をリアルタイムで把握し,その利用状況を分析する手法を提案する。
このソリューションは、画像解析とディープラーニング技術の組み合わせに基づいている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.4146420810689422
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the number of vehicles continuously increasing, parking monitoring and
analysis are becoming a substantial feature of modern cities. In this study, we
present a methodology to monitor car parking areas and to analyze their
occupancy in real-time. The solution is based on a combination between image
analysis and deep learning techniques. It incorporates four building blocks put
inside a pipeline: vehicle detection, vehicle tracking, manual annotation of
parking slots, and occupancy estimation using the Ray Tracing algorithm. The
aim of this methodology is to optimize the use of parking areas and to reduce
the time wasted by daily drivers to find the right parking slot for their cars.
Also, it helps to better manage the space of the parking areas and to discover
misuse cases. A demonstration of the provided solution is shown in the
following video link: https://www.youtube.com/watch?v=KbAt8zT14Tc.
- Abstract(参考訳): 車両の数が継続的に増加し、駐車監視と分析が現代の都市で重要な特徴となっている。
本研究では,カーパーキングエリアをモニタし,その居住状況をリアルタイムに分析する手法を提案する。
このソリューションは、画像分析とディープラーニングの技術の組み合わせに基づいている。
パイプライン内に4つのビルディングブロック(車両検出、車両追跡、駐車スロットの手動アノテーション、レイトレーシングアルゴリズムによる占有推定)が組み込まれている。
本手法の目的は、駐車スペースの利用を最適化し、運転者が車に最適な駐車スペースを見つけるのに要する時間を短縮することである。
また、駐車場のスペースをより良く管理し、誤用事例を発見するのに役立ちます。
提供されたソリューションのデモは、以下のビデオリンクで示される。
v=KbAt8zT14Tc。
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