Abstract-This paper tar itu med problemet med att på ett tillförlitligt sätt upptäcka parkeringsplatser i halvfyllda parkeringsplatser med hjälp av onboard laser linje scanners. För att kunna identifiera parkeringsplatser måste man upptäcka parkerade fordon och tolka parkeringsmiljön. Vårt tillvägagångssätt använder en övervakad inlärningsteknik för att uppnå fordonsdetektering genom att identifiera stötfångare från laserskanner. I synnerhet använder vi AdaBoost för att träna en klassificering baserad på relevanta geometriska egenskaper hos datasegment som motsvarar stötfångare i bilar. Med hjälp av de upptäckta stötfångarna som landmärken för fordon hypoteser, vår algoritm konstruerar en topologisk graf som representerar strukturen på parkeringsplatsen. Spatial analys utförs sedan på den topologiska grafen för att identifiera potentiella parkeringsplatser. Algoritmprestanda utvärderas genom en serie experimentella tester.
Zhou m.fl. använde AdaBoost algoritm för att träna en klassificering på 2-D laser skannar, och extraherade bil stötfångare som huvudfunktioner i parkerade fordon REF.
Detection of parking spots using 2D range data
{'venue': '2012 15th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems', 'journal': '2012 15th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}