Intelligence artificielle

Smart Parking – Une application de l'IA – AI Simplified

Smart Parking - Une application de l'IA - AI Simplified


Détection de véhicule dans un espace de stationnement attribué à l'aide d'une image de caméra

Quand nous pensons à l'IA, notre esprit forme immédiatement une image de Jarvis du film Iron Man, un assistant d'intelligence capable de réaliser beaucoup de choses différentes. Cependant, l'application de l'IA ne doit pas toujours être aussi compliquée. Différencier une image de chat d'une image de chien, détecter des visages dans une image donnée ou compter le nombre d'objets particuliers dans une image donnée sont toutes des applications de l'IA.

Une application de ce type dans le monde réel concerne les systèmes de stationnement intelligents dans lesquels l'IA détecte des espaces de stationnement dans une image donnée et détermine si un espace de stationnement donné est disponible ou occupé à l'aide d'un flux vidéo. Un tel système est utilisé comme alternative aux capteurs de barrière, capteurs infrarouges et capteurs de sol, où les coûts d'installation et de maintenance s'avèrent très coûteux.

Un système de stationnement intelligent que j'ai mentionné ci-dessus, qui peut détecter des espaces de stationnement dans une image donnée et déterminer si un espace de stationnement donné est disponible ou occupé à l'aide d'un flux de caméra, de préférence en temps réel, consiste en deux étapes principales:

1. Trouvez toutes les places de parking: Dans un espace donné que la caméra couvre, il est essentiel de savoir lesquelles sont désignées comme des espaces de stationnement. La plupart des parcs de stationnement spécifient une zone de stationnement en traçant des cases blanches ou des lignes blanches, comme indiqué dans les images ci-dessous. Pour nous, identifier une place de parking peut être une tâche simple, mais c’est une tâche énorme pour un ordinateur que de pouvoir visualiser ces images en indiquant le nombre de places de stationnement disponibles et de dessiner un repère autour des places de stationnement.

2. Recherchez si une place de parking est disponible ou occupée: Une fois que nous savons quelles sont toutes des places de parking, nous pouvons passer à la deuxième étape, qui consiste à détecter si une place de parking est occupée ou disponible. Comme pour l'étape ci-dessus, il est facile pour nous de regarder une place de parking et de dire si elle est occupée ou non.

Dans le cadre de mon projet d’expérimentation de ce mois-ci, j’ai implémenté un algorithme d’intelligence artificielle qui prend en compte une image annotée et dessine un cadre de sélection de couleur verte autour de la place de stationnement si elle est disponible et un cadre de sélection de couleur rouge s’il est occupé. Cela comprenait la formation d'un réseau de neurones à convolution profonde pour détecter si une place de stationnement était occupée ou non.

La sortie du système de détection de véhicule utilisé dans une image de l'ensemble de données PKLot

L'image ci-dessus montre le résultat de mon expérience de stationnement intelligent utilisant l'IA. Les images de formation et de validation proviennent d'un jeu de données PKLot qui contient un total d'environ 690 000 images de 173 places de stationnement différentes dans des conditions météorologiques différentes. [1].

Étape 1: Trouver toutes les places de stationnement

Pour cette expérience, j'ai pris les annotations de l'ensemble de données PKLot lui-même pour obtenir les coordonnées des places de stationnement pour une image donnée. Toutes les images d'entrée que j'ai utilisées jusqu'à présent proviennent du même jeu de données et sont donc accompagnées de l'annotation des espaces de stationnement.

Vous trouverez ci-dessous un extrait du fichier d'annotation d'une des images du jeu de données PKLot.

Un extrait d'annotation pour un espace de stationnement à partir d'un jeu de données PKLot

En utilisant ce fichier, j'ai pu obtenir les coordonnées de toutes les places de stationnement dans une image.

Étape 2. Trouvez si une place de stationnement est disponible ou occupée

Maintenant que j'avais les coordonnées des places de stationnement, j'ai pu obtenir des images de places de stationnement individuelles et les utiliser pour déterminer si cette place est occupée ou non.

Pour la classification des images individuelles d’emplacement de stationnement, j’ai formé un modèle VGG en utilisant l’apprentissage par transfert. Ensuite, j'ai utilisé le modèle formé pour chacune des images individuelles d'espace de stationnement obtenues précédemment pour cette classification.

Cela peut être étendu et transformé en un système de stationnement intelligent où, au lieu d’une image, l’algorithme prend en charge un flux vidéo en temps réel afin d’obtenir les mises à jour de la disponibilité du stationnement en temps réel. Je vais expérimenter cet algorithme avec un flux vidéo en direct et en parler dans les semaines à venir.

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