• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>International Conference on Omni-layer Intelligent Systems >On automatic extraction of on-street parking spaces using park-out events data
【24h】

On automatic extraction of on-street parking spaces using park-out events data

机译：用公园输出事件数据自动提取路边停车位

获取原文
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

This article proposes two different approaches to automatically create a map for valid on-street car parking spaces. For this, we use car sharing park-out events data. The first one uses spatial aggregation and the second a machine learning algorithm. For the former, we chose rasterization and road sectioning; for the latter we chose decision trees. We compare the results of these approaches and discuss their advantages and disadvantages. Furthermore, we show our results for a neighborhood in the city of Berlin and report a classification accuracy of 91.6% on the original imbalanced data. Finally, we discuss further work; from gathering more data over a longer period of time to fitting spatial Gaussian densities to the data and the usage of apps for manual validation and annotation of parking spaces to improve ground truth data.
机译：本文提出了两种不同的方法来自动为有效的街道停车位创建地图。 为此，我们使用汽车分享公园输出事件数据。 第一个使用空间聚合和第二机器学习算法。 对于前者，我们选择光栅化和道路切片; 对于后者，我们选择了决策树。 我们比较这些方法的结果并讨论其优缺点。 此外，我们向柏林市的一个社区展示了我们的成绩，并在原始不平衡数据上报告了91.6％的分类准确性。 最后，我们讨论进一步的工作; 通过在更长的时间内收集更多数据，将空间高斯密度拟合到数据和应用程序的使用，以便手动验证和停车位注释来改善地面真实数据。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号