Короткий опис (реферат):
Зростання кількості транспортних засобів у міських районах створює значний тиск на інфраструктуру та
загострює проблему нестачі паркувальних місць. Традиційні методи управління паркуванням часто не адаптуються
до динамічного попиту та не забезпечують оновлення в режимі реального часу, тоді як існуючі рішення на основі
датчиків є дорогими в установці та обслуговуванні. У цій статті представлено підхід на основі зору для виявлення
доступності паркувальних місць у режимі реального часу, використовуючи досягнення комп’ютерного зору та технологій глибокого навчання.
Розроблена система інтегрує модель виявлення транспортних засобів на основі YOLO з аналізом геометричної області інтересу (ROI) для точного визначення статусів зайнятості паркувальних місць з відеопотоків. Гнучкий графічний інтерфейс користувача (GUI) був розроблений за допомогою PySide6 для візуалізації статусів паркування, підтримки інтерактивного управління паркувальним місцем та забезпечення динамічного налаштування
через файли YAML.
Експериментальна перевірка на тестових наборах відеоданих продемонструвала ефективність системи у виявленні транспортних засобів у режимі реального часу, динамічній візуалізації доступності паркувальних місць та зручній адаптації до різноманітної геометрії паркувальних майданчиків.
Запропоноване рішення підвищує ефективність управління міськими паркувальним простором, скорочує час
пошуку транспортних засобів, зменшує вплив на навколишнє середовище та закладає основу для майбутніх розширень, включаючи інтеграцію із системами бронювання, платіжними платформами та модулями розпізнавання номерних знаків. Модульна архітектура системи забезпечує масштабованість та застосовність до ініціатив «розумного
міста», спрямованих на сталий міський рух.
