KFUPM ePrints

AN IMAGE-BASED VACANT PARKING DETECTION SYSTEM USING HYBRID FEATURES AND A BAYESIAN CLASSIFIER

l AN IMAGE-BASED VACANT PARKING DETECTION SYSTEM USING HYBRID FEATURES AND A BAYESIAN CLASSIFIER. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]PDF
Restricted to Abstract Only until 12 May 2015.

6Mb

Arabic Abstract

في الآونة الأخيرة أصبحت مشكلة توفر مواقف للسيارات مثيرة للقلق في مراكز المدن وخصوصاً حول مراكز التسوق و الملاعب و مراكز النقل، و مراكز المعارض ، وما إلى ذلك. العثور على مساحة شاغرة لمواقف سيارة في المدن الكبيرة قد يستغرق أكثر من نصف ساعة. إننا نشهد في الوقت الراهن اهتماما كبيرا في تطوير أنظمة وقوف السيارات الذكية ، وكيفية إدارة مواقف السيارات بكفاءة، و بالتالي تقليل وقت السائقين في إيجاد موقف فارغ. جرت العادة على تصنيف نظم وقوف السيارات الذكية إما إلى أنظمة تعتمد على المستشعرات أو أنظمة تعتمد على الصور الرقمية. الأنظمة المعتمدة على المستشعرات تتطلب نشر مجموعة من أجهزة الاستشعار في كل موقف للسيارات، مما يؤدي إلى بنية تحتية معقدة، مثل الأسلاك، والاتصالات ، والتزامن. من ناحية أخرى، الأنظمة المعتمدة على الصورة الرقمية تتطلب أبسط بنى تحتية وكاميرا واحدة يمكن رصد العديد من مواقع السيارات. علاوة على ذلك، يمكن للكاميرات نقل الصور لاسلكيا للمعالجة. في هذه الدراسة، فإننا نقدم تحليلاً جديداً للصورة للكشف عن مواقف شاغرة والتي تستخدم تجزئة ميزات الصورة لتحديد المواقف الشاغرة. يمكن اعتبار مميزات الصورة لتشمل التلويح، و معلومات الحافة، الرسم البياني، والميزات الإحصائية الأخرى. الجمع بين هذه الميزات على مستوى القرار يوفر أداء قويا في الكشف عن المواقف الشاغرة. البيانات والصور المعتمد عليها في هذا العمل تأتي من مواقف للسيارات في جامعة الملك فهد. فقد أظهرت العديد من التجارب أن النظام المقترح يمكن تحقيق دقة كشف تفوق 90 ٪ في كل من وقوف السيارات في الأماكن المغلقة و الهواء الطلق.

English Abstract

Parking has become a major issue of concern in city centers especially around malls, stadiums, transportation centers, exhibition centers, etc. Finding a vacant space to park in in large cities may take more than half an hour. To solve this problem, we are witnessing a huge interest in the development of smart parking systems, which can efficiently manage car parks and hence minimize drivers’ time in finding a vacant spot. Smart parking systems have traditionally been categorized into either sensor-based or image-based systems. Sensor based systems require the deployment of a set of sensors at each car park, leading to a cumbersome infrastructure, like wiring, communications, and synchronization. On the other hand, image-based systems require simpler infrastructure as a single camera can monitor several car spots. Furthermore, cameras can transmit acquired images wirelessly for processing. In this study, we present a new image texture feature analysis for vacant parking detection which uses segmentation and texture features to identify vacant car spots. The features considered here include texture, edge information, histogram, and other statistical features. The combination of these features at the decision level provides robust identification performance. The original database of this work comes from the parking areas in KFUPM. Our numerous experiments showed that the proposed system can achieve a recognition accuracy of more than 90% in both indoor and outdoor parking.



Item Type:Thesis (Masters)
Subjects:Computer
Engineering
Electrical
Divisions:College Of Engineering Sciences > Electrical Engineering Dept
Committee Advisor:Mohandes, Mohammed
Committee Co-Advisor:Deriche, Mohammed
Committee Members:Balghonaim, Adil and Ragheb, Hassan and Zidouri, Abdelmalek
ID Code:139171
Deposited By:LIU JUNZHAO (g201101950)
Deposited On:18 May 2014 14:51
Last Modified:18 May 2014 14:51

Repository Staff Only: item control page