Parking_Application
1.0.0
Département de génie logiciel - Projet de diplôme universitaire de Lakehead
De nombreux étudiants et du personnel peuvent attester du stationnement problématique à l'Université Lakehead. Pour fournir une solution simple, rapide et efficace à ce problème, nous avons créé une application logicielle intelligente qui facilite la recherche d'une place de stationnement. Le logiciel est mis en œuvre en tant qu'application mobile pour les smartphones qui affiche des informations telles que des places de stationnement gratuites, des heures de chargé et l'emplacement de votre voiture garée. Lorsque vous arrivez à l'université, il peut être difficile de trouver une place de parking ouverte et frustrant lorsque vous êtes en retard. Cette application fournirait une solution à ce problème et fournirait des avantages supplémentaires, tels que gagner du temps de l'utilisateur, réduire le stress inutile et aider à réduire l'impact environnemental des émissions de carbone produites par les véhicules motorisés. Nos tests initiaux et notre formation de ce projet seront axés sur le parking du campus G à l'Université Lakehead, mais pourraient être étendus à d'autres domaines, tels que les structures de stationnement public et les parkings du centre commercial.
Cette application sera technologiquement différente des autres applications de stationnement qui existent actuellement. Au lieu de s'appuyer sur des données sensorielles ou des caméras IP pour localiser et détecter les emplacements de stationnement vides, cette application utilisera des techniques d'apprentissage automatique pour déterminer si vous avez garé votre voiture ou non, puis utilisera l'emplacement GPS et les informations réseau pour informer d'autres utilisateurs que l'espace de stationnement a été rempli. De plus, lorsque vous avez quitté votre place de stationnement, notre modèle sera en mesure de détecter avec précision cela et de marquer l'espace de stationnement comme gratuit. Différentes méthodes de classification d'apprentissage automatique devront être testées pour nous assurer que nous avons choisi le modèle le plus approprié. Le modèle d'apprentissage automatique prédirera en fonction de votre vitesse avant et après un arrêt complet; Il devrait être en mesure de reconnaître la différence entre la marche et la conduite, ce qui lui permet de déterminer l'emplacement d'arrêt.
Les documents liés au développement de ce projet sont répertoriés ci-dessous:
