Научная статья на тему 'Система детектирование парковочных мест на закрытой автопарковке'

Система детектирование парковочных мест на закрытой автопарковке Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
258
51
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
АВТОПАРКОВОЧНАЯ СИСТЕМА / ПОИСК СВОБОДНЫХ ПАРКОВОЧНЫХ МЕСТ / СВОБОДНЫЕ ПАРКОВОЧНЫЕ МЕСТА / СИСТЕМА ПОИСКА СВОБОДНЫХ ПАРКОВОЧНЫХ МЕСТ / AUTOPARKING SYSTEM / SEARCH AUTOPARKING FREE AREA / FREE PARKING SPACE / SYSTEM DETECTING FREE AUTOPARKING SPACES

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Болдырев К.М., Лаптева М.А., Фаворская М.Н.

Работа посвящена разработке системы нахождения свободных парковочных мест на закрытой автопарковке, данная система поможет человеку найти оптимальное парковочное место на момент заезда на парковку.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Болдырев К.М., Лаптева М.А., Фаворская М.Н.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

DETECTION SYSTEMS PARKING SPACES ON PARKING CLOSED

The work is dedicated to the development of the system of finding free parking spaces in a closed parking area, this system will help a person find the best parking space at the time of arrival to the parking lot.

Текст научной работы на тему «Система детектирование парковочных мест на закрытой автопарковке»

УДК 004.93

СИСТЕМА ДЕТЕКТИРОВАНИЕ ПАРКОВОЧНЫХ МЕСТ НА ЗАКРЫТОЙ АВТОПАРКОВКЕ

К. М. Болдырев, М. А. Лаптева Научный руководитель - М. Н. Фаворская

Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева

Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31 Е-mail: koc135@mail.ru, maria_007.ru@mail.ru

Работа посвящена разработке системы нахождения свободных парковочных мест на закрытой автопарковке, данная система поможет человеку найти оптимальное парковочное место на момент заезда на парковку.

Ключевые слова: автопарковочная система, поиск свободных парковочных мест , свободные парковочные места, система поиска свободных парковочных мест.

DETECTION SYSTEMS PARKING SPACES ON PARKING CLOSED

K. M. Boldurev, M. A. Lapteva Scientific supervisor - M. N. Favorskaya

Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation Е-mail: koc135@mail.ru, maria_007.ru@mail.ru

The work is dedicated to the development of the system of finding free parking spaces in a closed parking area, this system will help a person find the best parking space at the time of arrival to the parking lot.

Keywords: autoparking system, search autoparking free area, free parking space, system detecting free autoparking spaces.

В большинстве европейских стран автоматизированные парковочные системы давно уже заняли свою нишу. Данные системы, очень распространены и ни один паркинг не обходится без них. Рынок систем автоматизации паркинга, уже насыщен различным оборудованием и может удовлетворить даже изысканные потребности заказчиков. Состав данных систем может быть различным и зависит от предъявляемых требований к автоматизации и безопасности.

Принцип работы автоматизированной системы заключается в точном определении расположения свободных и занятых мест и/или в подсчете количества въехавших и выехавших машин [3, с. 13]. Такая система позволит обеспечить оперативный и постоянный контроль загруженности с предоставлением персоналу всей необходимой информации.

Автоматизированная система стоянки также позволит рационально организовывать транспортный поток, легко осуществлять учет транспорта, сводить к минимуму материальные потери, эффективно использовать объем пространства, гарантированно обеспечить безопасность автомобиля и предоставить максимум удобств для общества.

Для решения задачи нахождения свободных мест на автопарковке необходимо проанализировать видеопоследовательность. Для этого анализируемый видеопоток разбивается на видеокадры. Далее каждый кадр анализируется с помощью методов нахождения объектов. На основе найденных объектов определяется количество и расположение свободных мест. Решение может приниматься с помощью методов классификации (алгоритм AdaBoost) и методов на основе гипотезы.

Методы формирования признаков объекта нахождения на основе гипотезы подразделяются в свою очередь на методы, основанные на геометрических характеристиках и текстурных. Использо-

Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2015. Том 1

вание методов вычисления текстурных признаков объекта в рассматриваемой задаче не является эффективным, так как необходимо производить поиск большого числа объектов одновременно, что затратит в свою очередь много времени. Поэтому эффективнее использовать для решения данной задачи методы, в основе которых лежит определение геометрических признаков объекта и метод сравнения двух кадров [2, с. 941].

Структура программного продукта представлена на рис. 1.

Модуль обработки видеопоследовательности включает в себя подсистему загрузки видеопоследовательности и подсистему разбиения видеопоследовательности на кадры. Для получения видеокадра используется библиотека EmguCV.

В модуле предварительная обработка изображений происходит построение изображения «Серый мир» [1, с. 121].

В модуль обработка изображений входит подсистема сравнения двух кадров, на основе которой получается информация об индексах пикселей, в которых произошли изменения. Также здесь присутствует подсистема бинаризации изображений для выделения объектов на изображении.

Рис. 1. Структура программного продукта

В модуль нахождения свободных мест входит подсистема проверки парковочных мест, подсистема вывода результата проверки парковочных мест и подсистема локализации. На основе данного модуля принимается решение о том, занято парковочное место или свободно.

Интерфейс программы содержит несколько окон (исходную видеопоследовательность и результат анализа), а также кнопки управления (рис. 2). В качестве входных данных выступает видеопоследовательность, содержащая автопарковку и настраиваемые параметры для нахождения объектов, а в качестве выходных данных выступает сообщение о том, свободно парковочное место или нет.

Рис. 2. Система нахождения свободных парковочных мест

Результаты проведенного тестирования показали довольно успешные результаты определения свободных и занятых мест. На проанализированных видеопоследовательностях присутствовали автомобили разных цветов (белый, черный, серый), что не влияло на определение свободных и занятых парковочных мест.

Библиографические ссылки

1. Гашников М. В., Глумов Н. И., Ильясова Н. Ю. Методы компьютерной обработки изображений : учеб. пособие. М. : Физматлит, 2003. 784 с.

2. Rosset R. Boosting as a Regularized Path to a Maximum Margin Classifier // Journal of Machine Learning Research 5. 2004. P. 941-973.

3. Системы и комплексы технических средств местоопределения подвижных объектов [Электронный ресурс]. URL: http://www.ess.ru/sites/default/files/files/articles/1998/03/1998_03_03.pdf (дата обращения: 07.04.2015).

© Болдырев К. М., Лаптева М. А., 2015

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.