Video gjør det enkelt å parkere

Et nytt, smart parkeringskonsept forenkler livet for bilparkeiere og førere i byene. Basert på video og en smart datamaskin er fremtidens parkering her.

15.12.2017

Hver dag kaster bilister bort hundrevis av kilometer på å lete etter ledige parkeringsplasser, bare på ett parkeringsanlegg. Et nytt verdensledende programvaresystem kan nå redusere denne unødvendige trafikken vesentlig ved å finne ledige parkeringsplasser presist i sanntid ved hjelp av et IP-kamera koblet til avansert Machine Vision, Deep Neural Networking og et smart back-end-programvareutstyr.

Ett kamera kan dekke opp til 400 parkeringsplasser, og det er ingen øvre grense for antall parkeringsanlegg og parkeringsplasser som kan prosesseres. Systemet er usedvanlig nøyaktig når det skiller mellom biler og andre bevegelige gjenstander. Treffprosenten er ca. 98 prosent. Samtidig har det aldri vært så rimelig å finne en enkelt plass på store, åpne parkeringsanlegg.

Skyer vil ikke kludre til dataene

Dette har blitt bevist i tester gjennomført av COWI de 18 siste månedene. De 12 siste månedene har Jonas Hammershøj Olesen, prosjektsjef i COWI, testet systemet på vegne av de tsjekkiske samarbeidspartnerne RCE Systemer. Ifølge ham er resultatene radikale:

– Vi har sett mange forskjellige konsepter opp gjennom årene, men dette er helt klart det beste – hittil. Konkurrenter bruker også kamera, men programvaren deres er ikke smart nok til å skille mellom for eksempel skyer og biler. Det gjør at dataene deres er upålitelige. Vi har «lært opp» programvaren til å gjenkjenne en bil. Dette betyr at en sky eller en skygge ikke vil kludre til dataene. Vi teller biler, og bare biler. Et klassisk system ville koste ti ganger mer enn systemet vårt – og tester viser at systemet vårt har en nøyaktighet på ca. 98 prosent, tilføyer Jonas Hammershøj Olsen.

Slutt på å kaste bort tiden

Til testen satte COWI-teamet opp to videokameraer på et parketingsanlegg i Lyngby i Danmark. Teamet utviklet deretter en rekke algoritmer som gjorde at Online Parking Occupancy-programvaren klarte å skille mellom biler og øvrige ting ved hjelp av Deep Neural Networking, også kjent som Machine Learning.

Kort fortalt en teknologi som gjennom timer med programmering gjør det mulig for en datamaskin å få en høyt utviklet forståelse av digitale bilder eller videoer.

Fra et teknisk perspektiv er det mulig å automatisere oppgaver som det menneskelige øyet kan gjøre. I dette tilfellet var det nok med en video og smart datamaskin for å overvåke og forstå dynamikken på et parkeringsanlegg.

– På denne måten kan for eksempel eiere av store offentlige parkeringsanlegg, flyplasser, kjøpesentre og private selskaper overvåke parkeringsanlegget og tilby bedre tjenester til kundene. De vil automatisk kunne lede kundene til nærmeste ledige parkeringsplass, sier Jonas Hammershøj.

Selv om teknikken er moden og klar til bruk, gjenstår det visse juridiske hindre før konseptet i sin helhet kan gjøre sitt inntog på det skandinaviske markedet. Et hovedproblem er hvordan bildene skal lagres, og om visse deler av parkeringsanleggene må utydeliggjøres eller ikke.