<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Комп’ютерна система моніторингу місць паркування автомобілів на основі нейронної мережі

Ескіз

Файли

26651.pdf (265,64 KB)

Дата

2026

Автори



Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Вінницький національний технічний університет

DOI

Анотація

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

камери відеоспостереженняAbstractThe paper develops a computer system for monitoring parking spaces based on a neural network The system allows , convolutional neural networks , recognition

УДК

004.93

Тип документа

Thesis

Мова

uk_UA

Є частиною

Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026.

ISSN

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. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/26651.

URI

https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54329

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет інформаційних технологій та комп'ютерної інженерії (2026)

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (1)

  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.