A cél a parkolóhelyek beazonosítása volt ami konkrétan a parkolóhelyek GPS koordinátáinak meghatározását/megközelítését jelentette.

A Parking Lot Visualizer projekt során felmerülő problémákra próbáltunk válaszokat találni.
Az egyik ilyen probléma a parkolóhelyek pontos helyének meghatározása volt. A modell felépítéséhez szükség volt a helyek pontos koordinátáira is, hogy a rendszer meg tudja állapítani az adott helyekről, hogy foglaltak vagy sem. A projekt főként kutatás-jellegű volt. Két nagyobb problémakört sikerült körül járni. Az egyik a hallencse hatásból adódó pontatlanság korrigálása.
A másik megoldandó kérdés maga a helyek meghatározása inverz perspektivikus vetítéssel. A parkolóhelyek GPS koordinátáinak meghatározásához használt lépések a kamerakép segítségével: 1. jármű beazonosítása a képen, 2. 3D bounding box meghatározása a képen, 3. a 3D bounding box alapját képező téglalap pontjainak korrigálása a hallencse hatás mértékének függvényében, 4. az így kapott 4 pont visszavetítése a 3D modellbe, inverz perspektivikus vetítést alkalmazva, 5. a parkoló hely GPS koordinátáinak kiszámítása a kamera pozíciója és a 3D modellben elfoglalt hely segítségével.
Technológiák:
YOLO Real-Time object detection AI lib, Python, REACT, .NET Core, MySQL
Csapattagok:
Gyopár, Béla
Mentorok:
Attila, Bence, Nándor


