AN IMAGE-BASED VACANT PARKING DETECTION SYSTEM USING HYBRID FEATURES AND A BAYESIAN CLASSIFIER

Abstract

في الآونة الأخيرة أصبحت مشكلة توفر مواقف للسيارات مثيرة للقلق في مراكز المدن وخصوصاً حول مراكز التسوق و الملاعب و مراكز النقل، و مراكز المعارض ، وما إلى ذلك. العثور على مساحة شاغرة لمواقف سيارة في المدن الكبيرة قد يستغرق أكثر من نصف ساعة. إننا نشهد في الوقت الراهن اهتماما كبيرا في تطوير أنظمة وقوف السيارات الذكية ، وكيفية إدارة مواقف السيارات بكفاءة، و بالتالي تقليل وقت السائقين في إيجاد موقف فارغ. جرت العادة على تصنيف نظم وقوف السيارات الذكية إما إلى أنظمة تعتمد على المستشعرات أو أنظمة تعتمد على الصور الرقمية. الأنظمة المعتمدة على المستشعرات تتطلب نشر مجموعة من أجهزة الاستشعار في كل موقف للسيارات، مما يؤدي إلى بنية تحتية معقدة، مثل الأسلاك، والاتصالات ، والتزامن. من ناحية أخرى، الأنظمة المعتمدة على الصورة الرقمية تتطلب أبسط بنى تحتية وكاميرا واحدة يمكن رصد العديد من مواقع السيارات. علاوة على ذلك، يمكن للكاميرات نقل الصور لاسلكيا للمعالجة. في هذه الدراسة، فإننا نقدم تحليلاً جديداً للصورة للكشف عن مواقف شاغرة والتي تستخدم تجزئة ميزات الصورة لتحديد المواقف الشاغرة. يمكن اعتبار مميزات الصورة لتشمل التلويح، و معلومات الحافة، الرسم البياني، والميزات الإحصائية الأخرى. الجمع بين هذه الميزات على مستوى القرار يوفر أداء قويا في الكشف عن المواقف الشاغرة. البيانات والصور المعتمد عليها في هذا العمل تأتي من مواقف للسيارات في جامعة الملك فهد. فقد أظهرت العديد من التجارب أن النظام المقترح يمكن تحقيق دقة كشف تفوق 90 ٪ في كل من وقوف السيارات في الأماكن المغلقة و الهواء الطلق.