駐車場の空き状況検出における深層学習手法の見直し

最近、スマートシティの発展パラダイムの一環として、駐車誘導システムが人気のトレンドとなっています。これらのシステムにおいて重要な部分は、ドライバーが関心のある地域内で空いている駐車場を探し出すことを可能にするアルゴリズムです。このタスクの従来のアプローチは、カメラ記録にニューラルネットワーク分類器を適用することに基づいています。しかし、既存のシステムは特定の視覚条件に対する汎化能力と適切なテストが不足していることが示されています。本研究では、最先端の駐車場占有率検出アルゴリズムを広範囲に評価し、最近登場したビジョントランスフォーマーとの予測品質を比較しました。さらに、EfficientNetアーキテクチャに基づく新しいパイプラインを提案しています。実施された計算実験では、5つの異なるデータセットで評価された当モデルにおいて性能向上が確認されました。