Комп’ютерна система моніторингу місць паркування автомобілів на основі нейронної мережі
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
У роботі розроблено комп’ютерну систему моніторингу місць паркування автомобілів на основі нейронної мережі. Система дозволяє ефективно відслідковувати стан зайнятості місць паркування, що надає можливість більш передбачувано реалізовувати їх контроль.
The paper develops a computer system for monitoring parking spaces based on a neural network. The system allows for effective tracking of parking space occupancy, enabling more predictable utilization of these spaces.
The paper develops a computer system for monitoring parking spaces based on a neural network. The system allows for effective tracking of parking space occupancy, enabling more predictable utilization of these spaces.
Опис
Ключові слова
згорткові нейронні мережі , розпізнавання , камери відеоспостереженняAbstractThe paper develops a computer system for monitoring parking spaces based on a neural network The system allows , convolutional neural networks , recognition , video surveillance camerasВступШвидке зростання населення в містах та зростання рівня автомобілізації призводять до значнихвикликів в управлінні транспортною інфраструктурою Однією з найгостріших проблем є пошук
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Лучко Є. М., Мартинюк Т. Б., Очкуров М. А. Комп’ютерна система моніторингу місць паркування автомобілів на основі нейронної мережі // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/26651.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (1)
- Reforming off-street parking is the key to fewer emissions and more livable cities. Institute for Transportation and Development Policy. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://itdp.org/2023/09/12/reforming-offstreet-parking-fewer-emissions-livable-cities/ Abdul Rani W. N. H. B., Fadzil L. M. Object detection algorithms for parking detection - survey. International journal of electrical and electronics engineering. 2024. Т. 11, № 4. С. 167–174. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://doi.org/10.14445/23488379/ijeee-v11i4p118. Muthulakshmi R., Anusha K., Divyatharshni M. A comparative analysis of SSD, mask R-CNN and yolo for object detection. Tijer. 2024. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://tijer.org/tijer/papers/TIJERC001183.pdf. Ji A., Ma X. Vehicle detection and classification for traffic management and autonomous systems using YOLOv10. Alexandria engineering journal. 2025. Т. 127. С. 804–816. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://doi.org/10.1016/j.aej.2025.06.049.