Detecção de Vagas de Estacionamento

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Esse trabalho foi desenvolvido por dois alunos (Karina Villarim e Lucas Fernandes) na disciplina de IA na UFPB.

A ideia de sensores de presença em estacionamentos surgiu para facilitar a vida dos clientes que desejam encontrar uma vaga de forma simples e rápida. Um dos modelos mais comuns é aquele que possui uma luz sinalizadora acima de cada vaga ou uma tela que indica a quantidade de vagas desocupadas por andar ou setor.

Porém, sistemas como esses podem não ser muito viáveis em algumas situações, pois utilizam um conjunto extenso de fiação, e dispositivos com sensores são obrigatórios para cada uma das vagas, encarecendo o processo de aquisição dessas ferramentas, e complicando, principalmente, sua instalação quando o estacionamento não é projetado para receber esse tipo de tecnologia, dificultando a aquisição da mesma por estruturas comerciais mais simples.

Levando em consideração os problemas citados acima, uma forma de melhorar a solução é empregar uma ferramenta de detecção de objetos, que operaria apenas com o auxílio de câmeras, equipamento que já está presente na maioria dos locais públicos, principalmente comerciais.

A base de dados utilizada para o estudo em questão é composta de diversas imagens de estacionamento, com uma visão aérea do local. As imagens foram coletadas manualmente, com assistência da ferramenta de pesquisa Google.

Como a base de dados contém algumas restrições, como apenas um ângulo de visão (visto de cima), o chão em tons em cinza, imagens com uma baixa resolução, vagas demarcadas com tinta branca, optou-se por realizar o treinamento da rede manualmente (imagem com as vagas detectadas em azul) para então detectar as vagas disponíveis nas imagens.

Ao contrário das opções disponíveis no mercado, essa proposta oferece uma alternativa de baixo custo, pois não há necessidade de uma reestruturação do espaço. O único equipamento necessário é uma câmera simples, visto que mesmo com as imagens de treinamento e teste com baixa resolução, o resultado obtido foi próximo do ótimo.