Розпізнавання вільних місць для паркування автомобілів із використанням глибинного навчання

Simple item page
dc.contributor.authorКрещенко, Тарас
dc.contributor.authorЮщенко, Юрій
dc.date.accessioned2023-03-30T05:13:08Z
dc.date.available2023-03-30T05:13:08Z
dc.date.issued2022
dc.descriptionIn today’s world, where a car is present in almost every family, the parking problem plays an extremely important role. Parking is one of the most important factors in modern transport infrastructure, because it allows to save the time of both drivers and passengers, to increase the level of comfort and safety of road trips. In Ukraine, this problem is especially relevant, since nowadays it is going through the process of improving its parking infrastructure. The paper examines the problem of parking in large cities, proposes a system for recognizing occupancy of parking spots using computer vision. Such system would use camera feed to track the occupancy of each parking space within a slot. Its benefits would include ease of scalability, saving time of drivers and passengers, automation of parking payment and detection of unpaid parkings. In addition, it makes it possible to easily collect statistics about the busyness of various areas throughout the day or week. The paper also describes the algorithm of classifying the parking spot, as well as a possible architecture that the system may have. Possible problems in training a computer vision model for building the proposed system are considered. Firstly, the available parking datasets are lacking images collected in snow conditions or during nighttime. The hypothesized solution is to use vehicle detection datasets, the number of which that are publicly available is considerably bigger. Another problem is that classification accuracy drops drastically when using different images in train and test dataset. The hypothesized solution here is to apply incremental learning to improve the model as it is being used in a real-life scenario.en_US
dc.description.abstractУ роботі розглянуто проблему паркування у великих містах, запропоновано систему розпізнавання вільних місць на паркувальних майданчиках із використанням комп’ютерного зору. Розроблено алгоритм визначення зайнятості паркомісць і архітектуру системи. Розглянуто можливі проблеми під час навчання моделі комп’ютерного зору для побудови подібних систем.uk_UA
dc.identifier.citationКрещенко Т. О. Розпізнавання вільних місць для паркування автомобілів із використанням глибинного навчання / Крещенко Т. О., Ющенко Ю. О. // Наукові записки НаУКМА. Комп'ютерні науки. - 2022. - Т. 5. - С. 72-78. - https://doi.org/10.18523/2617-3808.2022.5.72-78uk_UA
dc.identifier.issn2617-3808
dc.identifier.issn2617-7323
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.18523/2617-3808.2022.5.72-78
dc.identifier.urihttps://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/24864
dc.language.isouk
dc.relation.sourceНаукові записки НаУКМА. Комп'ютерні наукиuk_UA
dc.statusfirst publisheden_US
dc.subjectпаркуванняuk_UA
dc.subjectрозумне паркуванняuk_UA
dc.subjectvehicle detectionuk_UA
dc.subjectштучний інтелектuk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectглибинне навчанняuk_UA
dc.subjectкомп’ютерний зірuk_UA
dc.subjectMask R-CNNuk_UA
dc.subjectстаттяuk_UA
dc.subjectparkingen_US
dc.subjectsmart parkingen_US
dc.subjectvehicle detectionen_US
dc.subjectartificial intelligenceen_US
dc.subjectmachine learningen_US
dc.subjectdeep learningen_US
dc.subjectcomputer visionen_US
dc.subjectMask R-CNNen_US
dc.titleРозпізнавання вільних місць для паркування автомобілів із використанням глибинного навчанняuk_UA
dc.title.alternativeParking spot occupancy classification using deep learningen_US
dc.typeArticleen_US
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Kreshchenko_Yushchenko_Rozpiznavannia_vilnykh_mists_dlia_parkuvannia_avtomobiliv_iz_vykorystanniam_hlybynnoho_navchannia.pdf
Size:
317.94 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Том 5
Кафедра інформатики