Huvuddelen av den framlagda forskningen var utvecklingen av en innovativ produkt för förvaltning av stadsparkeringar. Vår tillämpning säkerställer implementeringen av Smart City-konceptet med hjälp av datorseende och kommunikationsplattformar, vilket möjliggör utveckling av nya integrerade digitala tjänster. Användningen av videokameror skulle kunna förenkla och sänka kostnaderna för parkeringskontroller. I syfte att upptäcka parkeringsplatser föreslogs ett aggregerat beslut med olika mått, beräknade över ett skjutfönster intervall som tillhandahålls av kameran. Historien skapad över 20 bilder ger en adaptiv metod för bakgrund och exakt upptäckt. Systemet har visat hög robusthet i två riktmärken och uppnått en igenkänningsgrad som är högre än 93 %. Författarna till [2] segmenterar videon till ramar, och från varje segment extraheras en nyckelram på vilken efterföljande bearbetning sker, för att minska komplexiteten. När bilen går in i eller ut ur parkeringen, förutses bilens rörelse genom att subtrahera nyckelramen. Inledningsvis har parkeringsplatsen inga parkeringslinjer. Användaren kommer manuellt att ange koordinaterna för parkeringsområdet och fordonet för parkering. Systemet genererar automatiskt virtuella parkeringslinjer med hänsyn till fordonets storlek. En unik tagg tilldelas varje parkeringsplats. När parkeringen är uppdelad i virtuella block, kommer systemet att kontrollera förekomsten av bilen i varje block. Varje block omvandlas från grått till binärt och sedan tillbaka till grått, för att få bilen illustrerad med vita pixlar och parkeringsområdet med svarta pixlar. Tröskelvärdet beräknas i varje block för att upptäcka om en bil är parkerad där eller inte. Det föreslagna systemet för att upptäcka parkeringsplatser [3] består av följande steg: förbehandling, extraktion av modellegenskaper, SVM-igenkänning i flera klasser och MRF-baserad verifiering. Till en början roteras inmatningsramarna till enhetliga axlar och segmenteras i små fläckar, som inkluderar tre parkeringsplatser. Markfärgen på dessa utrymmen extraheras som ett ingångselement genom att tillämpa en markmodell. Därefter instrueras SVM-multiklassen att analysera och klassificera patchar i åtta klasser (status). Så småningom, ett Markov slumpmässigt fält (MRF) är byggd för att lösa latenta konflikter mellan två angränsande fläckar. I detta steg används den bakre sannolikhet som skapas av SVM för att förbättra noggrannheten. I Jordaniens tidning m.fl. [4], en parkeringsbeläggning klassificerare används och två system föreslogs. Det första systemet är en "bottom up" en, där parkeringsbilden pre-segmenteras i enskilda parkeringsplats bilder, och en konvolutional neurala nätverk (CNN) används som en klassificering, för att avgöra om det är ett tillgängligt eller ockuperat utrymme. Det andra systemet är en "bottom-down" en, där parkeringsbilder utan segmentering skickas till CNN, och antalet tillgängliga parkeringsplatser upptäcks. Den forskning som presenteras av Delibaltov et al. [5] bygger på modellering av 3D-parkeringsplatser enligt parkeringsgeometrin. Tillträdet till parkeringen bestäms med hjälp av en fordonsdetektor och den utgående volymen av varje utrymme. Pixelklassificeringen utförs med hjälp av en fordonsdetektor på den förvärvade bilden för att bestämma sannolikheten för en pixel som tillhör ett fordon. I detta tillvägagångssätt slås klassificeringarna av två objektigenkänningsalgoritmer (fordonsdetektorer) samman: en SVM-klassificering och en textonBoost (TB) diskriminerande modell för objektklassificering. I det dokument som presenteras i [6] beskrivs ett intelligent bilddetekteringssystem som fångar upp och bearbetar handritade kulor på varje parkeringsplats. Bilden är segmenterad, och därmed en binär bild erhålls. Efter att ha förvärvat den binära bilden, buller tas bort och kanterna på det upptäckta objektet spåras och morfologiska operationer av expansion och erosion tillämpas. Bilddetekteringsmodulen identifierar de runda objekten genom att förutsäga ytan och omkretsen för varje objekt. I det dokument som lades fram [7] används ett lämpligt och fungerande system som använder IKT- och IoT-teknik, som stöder skapandet av ett allmänt och sammanlänkat nätverk av medborgare och organisationer och som delar digitala data och information via sakernas internet. Det IoT-baserade systemet för övervakning av väg lastning och lossning av vikar eller parkeringsplatser, använder ett datorvisionsbaserat vägövervakningssystem. Inom ramen för parkeringsövervakningen presenteras ett av de första dokumenten med CNN [8]. En djupt lärande arkitektur utformad för att köra på inbyggda system, såsom smarta kameror, används för att klassificera parkeringsplatser. Som ett resultat, den enda information som skickas till en central server för visualisering, är den binära utgången av parkeringsplats klassificeringsprocessen. Den forskning som presenteras i [9], föreslå ett tvåstegsoptimeringssystem för att schemalägga elfordon laddning i en parkeringsstation, från olika synvinklar, för att maximera antingen operatörens intäkter eller antalet helt laddade elfordon. I det här dokumentet har vi presenterat och implementerat ett videodetekteringssystem för parkeringsplatser. De experimentella resultaten har visat på en anmärkningsvärd noggrannhet som uppnåtts genom det föreslagna systemet. I avsnitt 2 presenteras den föreslagna algoritmen för parkeringsskötsel, medan avsnitt 3 hänvisar till de experimentella resultaten. Framtida Internet 2019, 11, 169 3 av 17 Den föreslagna lösningen är uppdelad i två steg: den ursprungliga konfigurationen och förbearbetningskedjan, som visas i figur 1. Den ursprungliga konfigurationen består av en användardefinierad parkeringskarta baserad på en mallbild, hanterad offline och endast en gång. Förbehandlingskedjan online kommer då att få indatavideon från kameran. Inledningsvis extraheras bakgrunden, och därefter, med hjälp av den fördefinierade kartan, varje parkeringsplats extraheras och olika historiska-baserade mått och mätningar beräknas för att bestämma status för parkeringsplatsen. Slutligen fastställs antalet tillgängliga och ockuperade parkeringsplatser.
På samma sätt, T-Tulea et al. REF upptäckte parkeringsplatserna och identifierade om parkeringsplatserna är upptagna eller tillgängliga med hjälp av datorseendeteknik och kameran som sensor.
An Image Feature-Based Method for Parking Lot Occupancy
{'venue': 'Future Internet', 'journal': 'Future Internet', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}