Изграждане, тестване и валидиране на модели за машинно обучение за откриване на свободни и заети паркоместа в открити и закрити паркинги от видео изображения чрез прилагане на трансферно обучение за извличане на съществени характеристики. В предварителната обработка на етикетираните изображения след тяхното сегментиране са приложени три предварително тренирани мрежи: Inceptionv3, VGG-16 & VGG-19 за представяне на всяко изображения чрез числов дескриптор (вектор), разширяващ атрибутивното пространство на данните със съответно 2400, 4000, 4000 характеристики. Така представени, изображенията са вход на избраните модели за обучение. Изходът от класификаторите е бинарен: свободно или заето паркомясто. Моделите са приложими за имплементиране в системи за видео наблюдение на паркинги за идентифициране на заети/свободни паркоместа.
КЛАСИФИКАТОРИ НА ЗАЕТИ/СВОБОДНИ ПАРКОМЕСТА
