Přejít k hlavnímu obsahu

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

A Smart Parking System Using Surveillance Cameras and Fuzzy Logic: A Case Study at Pardubice University's Campus
Rok: 2023
Druh publikace: článek ve sborníku
Název zdroje: Procedia Computer Science: 27th International Conference on Knowledge Based and Intelligent Information and Engineering Sytems, KES 2023
Název nakladatele: Elsevier Science BV
Místo vydání: Amsterdam
Strana od-do: 4881-4890
Tituly:
Jazyk Název Abstrakt Klíčová slova
cze Chytrý parkovací systém využívající sledovacích kamer a fuzzy logiky: případová studie v kampusu Univerzity Pardubice Tento příspěvek představuje novou metodiku pro optimalizaci doporučení pro parkování v kampusu Univerzity Pardubice, zaměřenou na zlepšení správy stávajících parkovacích ploch. Model zohledňuje faktory, jako je vzdálenost, doba cesty, dostupnost parkovacího místa a uživatelské preference, přičemž využívá data zpracovaná prostřednictvím Google Maps API a Open-CV. Fuzzy logika se v modelu používá k řešení nepřesných konceptů a poskytuje přizpůsobivost. Hodnocení výkonu přineslo působivou přesnost 92 %, což potvrzuje jeho životaschopnost pro implementaci v reálném světě. Tento výzkum významně posouvá chytrá parkovací řešení a ukazuje slib pro snížení promarněného času, zmírnění dopravních zácp a zlepšení efektivity parkování. Chytrý parkovací systém; sledovací kamery; fuzzy logika; případová studie; kampusu Univerzity Pardubice
eng A Smart Parking System Using Surveillance Cameras and Fuzzy Logic: A Case Study at Pardubice University's Campus This paper introduces a novel methodology for optimizing parking recommendations on the campus of Pardubice University, aimed at enhancing the management of existing parking areas. The model takes into account factors such as distance, travel time, parking spot availability, and user preferences, leveraging data processed via the Google Maps API and Open-CV. Fuzzy logic is employed within the model to deal with imprecise concepts, providing adaptability. Performance evaluations yielded an impressive accuracy of 92%, attesting to its viability for real-world implementation. This research significantly advances smart parking solutions, showing promise for reductions in wasted time, alleviated traffic congestion, and improved parking efficiency. Smart Parking System; Surveillance; Cameras; Fuzzy Logic; Case Study; Pardubice; Universitys Campus