Plazas de aparcamiento Computer Vision Project
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.
Trained Model API
This project has a trained model available that you can try in your browser and use to get predictions via our Hosted Inference API and other deployment methods.
YOLOv8
This project has a YOLOv8 model checkpoint available for inference with Roboflow Deploy. YOLOv8 is a new state-of-the-art real-time object detection model.
Cite This Project
If you use this dataset in a research paper, please cite it using the following BibTeX:
@misc{
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 2024-04-20 },
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