★ 智慧影像分析可以用在哪裡 —— 停車場佔用率

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Klacci 凱樂奇酒店解決方案

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使用電腦視覺和深度學習檢測車輛的完整應用

什麼是停車場佔用檢測？

視覺停車場佔用檢測，使用深度學習演算法，來處理普通監控或 IP 攝影機的即時影像串流。 這樣的檢測系統能夠使用為安全目的預裝的攝影機系統（CCTV）。 一般監控和停車場佔用檢測可以同時進行。

深度學習模型用於根據監控攝影機獲得的影像，來確定停車位的佔用情況。 這種深度神經網路在即時環境中，實現了高精度和適用性。

停車場佔用監控的主要特點

即時停車場佔用檢測，允許對公共和私人停車設施進行分散式處理。

• 在預定義的停車位中檢測和分類車輛。
• 系統即時檢查停車位的可用性。
• 深度學習方法足夠強大，可以在多種天氣條件和具有挑戰性的日光情況下執行。
• 帶有裝置端機器學習的 Edge AI 允許隱私保護和高效能影像辨識。

深度學習佔用率檢測的價值

基於電腦視覺的停車場檢測，使用深度學習模型來確定停車位是否空置。 與有線或無線感測器方法相比，每個停車位都需要安裝昂貴的感測器（以及大型應用的安裝和維護成本很高）。 相比之下，基於人工智慧視覺的系統具有高度的可擴充性，可用於大型購物中心或戶外停車場等室內環境。

1. 與昂貴的基於感測器的技術相比，基於視覺的深度學習停車場佔用檢測節省了成本。
2. 停車場最佳化有助於減少尖峰時段的交通擁堵，和城市中因人們為停車位而巡遊而造成的交通流量（約30%）。
3. 基於攝影機的解決方案，不需要額外的基礎設施，前提是該設施配備了覆蓋停車位的閉路電視監控攝影機。
4. 基於視覺的解決方案，提供了空置停車位的確切位置，這是車輛導航到空置停車位的要求。
5. 人工智慧視覺方法對街道和住宅停車位（私人裝置機器學習）的高度適用性。

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