JARiTS. – 2019. – № 17
https://doi.org/10.26160/2474-5901-2019-17-167-170
Система обнаружения незанятых парковочных мест с использованием методов машинного обучения
Зенкин А.М., Косарева Е.А., Кириленко И.И., Селезнева Я.М., Капитонов А.А.
Ключевые слова: машинное обучение, глубокое обучение, сверточные нейронные сети, определение занятости парковки, анализ изображений.
Аннотация. В работе рассмотрена задача нахождения свободного парковочного места на автостоянках. Поиск незанятого парковочного места в центре города является большой проблемой для водителей, так как это очень утомительным процесс, занимающий много времени. Существует множество решений данной проблемы, но такие системы либо имеют высокую стоимость, либо не универсальны. В данной работе мы используем подход, основанный на применении сверточных нейронных сетей Mask R-CNN и InceptionV3. Предложенный нами метод демонстрирует высокую точность, надежность и универсальность.
Full text (Полный текст) PDF
The system for detecting vacant parking spaces using machine learning algorithms
Zenkin A.M., Kosareva E.A., Kirilenko I.I., Selezneva Ya.M., Kapitonov А.А.
Keywords: machine learning, deep learning, convolution neural networks, detecting of parking occupancy, image analysis.
Abstract. The paper considers the problem of finding a free parking space. Finding an empty parking space in the city center is a big problem for drivers, as it is a very tedious process that takes a lot of time. There are many solutions to this problem, but such systems are either highly expensive or not universal. In this paper we use an approach based on Mask R-CNN and InceptionV3 convolution neural networks. The method we propose demonstrates high accuracy, robustness and versatility.
