Fugu-MT 論文翻訳(概要): Public Parking Spot Detection And Geo-localization Using Transfer Learning

論文の概要: Public Parking Spot Detection And Geo-localization Using Transfer Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00213v1
Date: Thu, 1 Sep 2022 04:09:51 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2022-09-02 13:48:51.098722
Title: Public Parking Spot Detection And Geo-localization Using Transfer Learning
Title（参考訳）: 転校学習による駐車スポット検出と地理的局所化
Authors: Moseli Mots'oehli and Yao Chao Yang
Abstract要約: 世界中の都市では、公共駐車場と空き駐車場の配置が大きな問題であり、通勤者の時間と交通渋滞が増大している。この研究は、携帯電話カメラからのGeo-Tagged画像のデータセットを、ニューラルネットワーク駆動のパブリックカメラによって検出された利用可能な駐車スペースを備えたヨハネスブルグの最も便利な公共駐車場へのナビゲートに利用する方法を説明する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In cities around the world, locating public parking lots with vacant parking spots is a major problem, costing commuters time and adding to traffic congestion. This work illustrates how a dataset of Geo-tagged images from a mobile phone camera, can be used in navigating to the most convenient public parking lot in Johannesburg with an available parking space, detected by a neural network powered-public camera. The images are used to fine-tune a Detectron2 model pre-trained on the ImageNet dataset to demonstrate detection and segmentation of vacant parking spots, we then add the parking lot's corresponding longitude and latitude coordinates to recommend the most convenient parking lot to the driver based on the Haversine distance and number of available parking spots. Using the VGG Image Annotation (VIA) we use 76 images from an expanding dataset of images, and annotate these with polygon outlines of the four different types of objects of interest: cars, open parking spots, people, and car number plates. We use the segmentation model to ensure number plates can be occluded in production for car registration anonymity purposes. We get an 89% and 82% intersection over union cover score on cars and parking spaces respectively. This work has the potential to help reduce the amount of time commuters spend searching for free public parking, hence easing traffic congestion in and around shopping complexes and other public places, and maximize people's utility with respect to driving on public roads.
Abstract（参考訳）: 世界中の都市では、公共駐車場と空き駐車場の配置が大きな問題であり、通勤時間が短縮され、交通渋滞が増す。この研究は、携帯電話カメラからのGeo-Tagged画像のデータセットを、ニューラルネットワーク駆動のパブリックカメラによって検出された利用可能な駐車スペースを備えたヨハネスブルグの最も便利な公共駐車場へのナビゲートに利用する方法を説明する。画像は,imagenetデータセットに事前トレーニングされた detectionron2 モデルを微調整して,空き駐車場の検出と分割を実証し,駐車場の経度と緯度座標を追加して,ハーベシン距離と利用可能な駐車場数に基づいて,最も便利な駐車場をドライバーに推奨する。 VGG Image Annotation (VIA)を使用して、拡大する画像のデータセットから76の画像を使用し、これらを、車、駐車場、人、自動車ナンバープレートの4つの異なる種類のオブジェクトのポリゴンアウトラインで注釈します。セグメンテーションモデルを用いて、車両登録の匿名化を目的として、ナンバープレートを生産に利用できるようにする。車と駐車スペースでは、ユニオンカバースコアよりも89%と82%の交差点がある。この作業は、通勤者が無料の公共駐車場を探す時間を短縮し、ショッピングコンプレックスなどの公共の場所での交通渋滞を緩和し、公道での運転に関して人々の利便性を最大化する可能性がある。

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