Vehicle Occurrence-based Parking Space Detection

要約

スマートパーキング ソリューションは、センサー、カメラ、データ分析を使用して、駐車効率を向上させ、交通渋滞を軽減します。
近年、駐車場管理の問題に取り組むためにコンピュータービジョンベースの手法が広く使用されていますが、ほとんどの作業では駐車スポットに手動でラベルを付けることを前提としており、導入のコストと実現可能性に影響を与えています。
このギャップを埋めるために、この研究では、駐車場の一連の画像を受け取り、検出された駐車スペースを識別する座標のリストを返す自動駐車スペース検出方法を紹介します。
提案された方法は、インスタンス セグメンテーションを使用して車を識別し、車両の発生を使用して駐車スペースのヒート マップを生成します。
PKLot および CNRPark-EXT 駐車場データセットの 12 の異なるサブセットを使用した結果は、この方法が最大 95.60\% の AP25 スコアと最大 79.90\% の AP50 スコアを達成したことを示しています。

要約(オリジナル)

Smart-parking solutions use sensors, cameras, and data analysis to improve parking efficiency and reduce traffic congestion. Computer vision-based methods have been used extensively in recent years to tackle the problem of parking lot management, but most of the works assume that the parking spots are manually labeled, impacting the cost and feasibility of deployment. To fill this gap, this work presents an automatic parking space detection method, which receives a sequence of images of a parking lot and returns a list of coordinates identifying the detected parking spaces. The proposed method employs instance segmentation to identify cars and, using vehicle occurrence, generate a heat map of parking spaces. The results using twelve different subsets from the PKLot and CNRPark-EXT parking lot datasets show that the method achieved an AP25 score up to 95.60\% and AP50 score up to 79.90\%.

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