머신러닝 기반의 물체 인식을 이용한 실시간 주차장 정보 제공 서비스

Real-time Parking Lot Information Service Using Machine Learning-Based Object Detection

본 논문에서 기존 주차장들에 설치되어 있는 CCTV를 활용하여 주차장의 현황을 파악하고 안드로이드 애플리케이션을 통해 사용자에게 실시간 정보를 제공하고자 한다. YOLO V3를 활용하여 주차구역에 관심 영역을 설정하는 방법과 설정된 관심 영역을 통해 실시간으로 변경되는 빈자리 수를 제공하는 방법에 대해 서술하고, ImageZMQ와 파이어베이스를 이용하여 CCTV-서버-사용자 간에 연동하는 방법에 대해 서술한다. 사용자는 애플리케이션을 통해 목적지에 도착하기 전 목적지 근처 주차장 실시간 상황을 파악할 수 있으며 그에 따른 다양한 방안을 마련할 수 있다.

In this thesis, we intend to use CCTVs installed in existing parking lots to understand the current status of parking lots and provide real-time information to users through Android applications. It describes how to set the ROI in the parking area using YOLO V3 and how to provide the number of vacancies that change in real time through the set ROI, and describes how to link CCTV-server-user using IMAGE ZMQ and FIREBASE. The user can know the real-time situation of the parking lot near the destination before arriving through the application and can come up with various measures accordingly.