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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 3,066 - 3,075 (10page)
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Modern society has become more convenient and dynamic due to the development of cutting-edge technology aligned with the Fourth Industrial Revolution. The increase in population in modern cities has led to a rise in vehicle ownership, necessitating larger parking spaces. To control traffic and maintain parking systems, governments urgently need an efficient parking management system (PMS). Furthermore, the establishment of an automated valet parking system (AVPS) in accordance with the international standard ISO 23374 is essential. This work proposes a smart PMS framework that utilizes deep learning models to improve parking efficiency. The system employs fisheye cameras installed at key locations in parking lots. Our approach efficiently handles the wide distortion angle from fisheye cameras and easily identifies vehicles from captured images, despite using a limited number of cameras. The proposed system conducts experimental studies using recent deep learning models such as YOLOv8 and YOLOv10 for their efficiency and accuracy in object detection. To analyze the proposed detection model, we created customized parking datasets from various indoor parking sites. The system efficiently recognizes vehicle movement and determines parking occupancy in customized environments. Performance analysis reveals that the proposed YOLOv8 models are more efficient and suitable for customized parking applications. These models offer a promising solution for improving parking management in modern urban settings.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORKS
3. EXPERIMENT SETUP
4. EXPERIMENT RESULTS
5. CONCLUSION AND FUTURE STUDY
REFERENCES
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