Odhad parkovací kapacity ve městech s použitím leteckých snímků

Abstract

Většina velkých měst je v dnešná době pokryta satelitními snímky ve vysoké kvalitě, které se dají využít k analýze rozličných vlastností města. Jedna z možností je ze satelitních snímků odhadovat parkovací kapacitu. V této práci nejdříve ve stručnosti ukážeme předchozí výzkum na tomto poli, který pochází především z USA a zabývá se hlavně kapacitou parkovišť, v tomto je charakteristika evropských měst jiná, většina parkovacích míst se nachází na krajích silnic a tak tyto výzkumy lze využít pouze omezeně. Dále navrhneme a naimplementujeme metodu pro odhad parkovací kapacity z leteckých snímků pomocí neuronových sítí a evalujeme tuto metodu na datech z České republiky.

Estimating parking capacity from aerial images can be used for demographic modeling, customer flow analysis, and city planning. This topic has a lot of applications in both the commercial and government sectors. To accurately estimate parking capacity, we need to count both occupied and unoccupied parking spaces on streets and properties as well as in parking lots. We explore previous research that focuses mainly on parking lots capacity estimation and thus does not apply to many European countries where parking places exist alongside roads and in front of houses. We design and implement a method for parking capacity estimation from aerial images using neural networks focusing on the on-street parking. We evaluate this method on data from Brno and Prague, Czech Republic. Our parking capacity estimation method for individual streets achieves accuracy of 6.83\%.