ПІДХІД ДО ВИЯВЛЕННЯ ДОСТУПНОСТІ ПАРКУВАЛЬНИХ МІСЦЬ НА ОСНОВІ КОМП’ЮТЕРНОГО ЗОРУ
Анотація
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.
Посилання
2. Чорнобривець Д. В., Поперешняк С.В. Автоматизована система доступу до зарядних станцій для електромобілів з використанням блокаторів паркувальних місць. Сучасні аспекти діджиталізації та інформатизації в програмній та комп’ютерній інженерії: Матеріали ІІ Міжнародної науково-практичної конференції, м. Київ, 2-3 грудня 2024 р. С. 147-150
3. Sriramdharnish K., Arun R., Parvin Raj R, Haseeb Batcha H., Sanjay A. Vision Park – Next Gen Computer Vision for Efficient Parking Space Monitoring. International Conference on Emerging Research in Computational Science (ICERCS). Coimbatore, India. 2024. 1-6. DOI: https://doi.org/10.1109/ICERCS63125.2024. 10895085.
4. Sujitha B., Ponraj A., Parabrahmachari S., Hyma Lakshmi T., Annamani T. Video Based Car Parking Management and Monitoring Using Computer Vision and Machine Learning. International Conference on Multi- Agent Systems for Collaborative Intelligence (ICMSCI). Erode, India. 2025. 1204-1208. DOI: https://doi.org/10.1109/ICMSCI 62561.2025.10893979.
5. Bachtiar M., Besari A., Lestari A. Parking Management by Means of Computer Vision. Third International Conference on Vocational Education and Electrical Engineering (ICVEE). Surabaya, Indonesia. 2020. 1-6. DOI: https://doi.org/ 10.1109/ICVEE50212.2020.9243264.
6. Giampaoli L., Hessel F. Parking Space Occupancy Monitoring System Using Computer Vision and IoT. 7th World Forum on Internet of Things (WF-IoT). New Orleans, LA, USA. 2021. 7-12. DOI: https://doi.org/10.1109/ WF-IoT51360.2021. 9595935.
7. H. Lee, Chatterjee I., Cho G. Enhancing Parking Facility of Container Drayage in Seaports: A Study on Integrating Computer Vision and AI. 6th International Conference on Knowledge Innovation and Invention (ICKII). Sapporo, Japan. 2023. 384-387. DOI: https://doi.org/10.1109/ICKII58656.2023.10332699.
8. Popereshnyak S., Yurchuk I. Car Parking Data Processing Technique for Smart Parking System as Part of Smart City. Lecture Notes in Computational Intelligence and Decision Making. ISDMCI. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2021. vol 1246. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-54215-3