Plazas de aparcamiento Computer Vision Project
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Metrics
Modelo de detección de aparcamientos libres y ocupados con visión artificial
Objetivo: Desarrollar un sistema de detección de aparcamientos libres y ocupados utilizando un modelo de visión artificial, que pueda detectar y localizar automáticamente con la mayor precisión posible plazas de aparcamiento libres en tiempo real.
Métodología:
- Recopilación de datos: Recopilar un conjunto de datos de imágenes y vídeos de aparcamientos con anotaciones de plazas de aparcamiento libres y ocupadas.
- Entrenamiento del modelo: Utilizar el conjunto de datos recopilados para entrenar el modelo de visión artificial.
- Evaluación del modelo: Evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas como la precisión, la recuperación y la puntuación F1.
- Despliegue: Implementar el modelo en un dispositivo como una cámara o un smartphone para detectar y localizar plazas de aparcamiento libres en tiempo real.
Resultados esperados:
Un modelo de visión artificial entrenado que pueda detectar y localizar con precisión plazas de aparcamiento libres y ocupadas en tiempo real con alta precisión y recuperación. Despliegue del modelo en un dispositivo que pueda ser utilizado en un escenario real.
Beneficios esperados:
- El modelo ayudará a los conductores a encontrar rápidamente plazas de aparcamiento libres, lo que reducirá la congestión del tráfico y la contaminación atmosférica causada por dar vueltas en busca de aparcamiento.
- El modelo también puede utilizarse en la planificación de ciudades inteligentes para optimizar la infraestructura de aparcamiento y reducir la necesidad de construir nuevos estacionamientos.
(English version)
Model for detection of free and occupied parking spaces with artificial vision.
Aim: To develop a free and occupied parking lot detection system using a machine vision model, which can automatically detect and locate free parking spaces as accurately as possible in real time.
Methodology:
- Data collection: Collect a dataset of parking lot images and videos with annotations of free and occupied parking spaces.
- Model training: Use the collected dataset to train the computer vision model.
- Model evaluation: Evaluate model performance using metrics such as accuracy, recall, and F1 score.
- Deployment: Implement the model on a device such as a camera or smartphone to detect and locate free parking spaces in real time.
- Expected results:
A trained machine vision model that can accurately detect and locate free and occupied parking spaces in real time with high accuracy and recall. Deployment of the model in a device that can be used in a real scenario.
Expected benefits:
- The model will help drivers quickly find free parking spaces, which will reduce traffic congestion and air pollution caused by circling around looking for parking.
- The model can also be used in smart city planning to optimize parking infrastructure and reduce the need to build new parking lots.
Use This Trained Model
Try it in your browser, or deploy via our Hosted Inference API and other deployment methods.
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Cite This Project
If you use this dataset in a research paper, please cite it using the following BibTeX:
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plazas-de-aparcamiento_dataset,
title = { Plazas de aparcamiento Dataset },
type = { Open Source Dataset },
author = { tekworkspace },
howpublished = { \url{ https://universe.roboflow.com/tekworkspace/plazas-de-aparcamiento } },
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journal = { Roboflow Universe },
publisher = { Roboflow },
year = { 2023 },
month = { aug },
note = { visited on 2024-12-25 },
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