SavedAdd your journal

Journals / Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi / 2022 / Cilt: 5 Sayı: 2

Akıllı Otopark Sistemlerinde Kullanılan Araç Tanıma Teknolojileri Üzerine Bir İnceleme

Bora DOĞAROĞLU
S.pelin ÇALIŞKANELLİ
Pages
53–72
Publication Date
2022-10-29
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Sunulan sınıflandırmalar ile AOS tasarımı yapılırken kullanılacak etkin teknoloji seçimi konusunda yardımcı olmak amaçlanmıştır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Günümüz şehir planlama ve yönetimi için trafik talebindeki artışın paralelinde otopark talebindeki artış acil çözüm bekleyen sorunlar arasında yer almaktadır.
📊
Key Findings & Data:Soruna yaygın çözüm olarak kullanılan yöntem mevcut kapasitenin etkin kullanımı ve talep yönetimidir.
💡
Conclusion & Impact:Sunulan sınıflandırmalar ile AOS tasarımı yapılırken kullanılacak etkin teknoloji seçimi konusunda yardımcı olmak amaçlanmıştır.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Akıllı ulaşım sistemi · akıllı otopark sistemi · araç detektörleri

Özet

Günümüz şehir planlama ve yönetimi için trafik talebindeki artışın paralelinde otopark talebindeki artış acil çözüm bekleyen sorunlar arasında yer almaktadır. Özellikle otopark talebinin yüksek olduğu şehir merkezlerinde yeterli alan bulunmaması otopark altyapı tesislerinin inşasına olanak tanımamaktadır. Soruna yaygın çözüm olarak kullanılan yöntem mevcut kapasitenin etkin kullanımı ve talep yönetimidir. Akıllı ulaşım sistemleri özellikle Akıllı Otopark Sistemleri (AOS) özelinde düşünüldüğünde kapasitenin uygun kullanımı ve talep yönetimi için en güncel yöntem olarak tercih edilmektedir. AOS’un etkin uygulanabilmesi de etkin araç tanıma ve detektör teknolojilerine bağlıdır. Bu çalışmada AOS’un verimliliği için etken olan araç tanıma detektör sistemleri kategorize edilerek tanıtılmış ayrıca yaygın kullanılan detektör teknolojilerinin avantajları ve dezavantajları dikkate alınarak kıyaslamaları yapılmıştır. Sunulan sınıflandırmalar ile AOS tasarımı yapılırken kullanılacak etkin teknoloji seçimi konusunda yardımcı olmak amaçlanmıştır.

🔖

Cite This Article

DOĞAROĞLU, B., ÇALIŞKANELLİ, S. (2022). Akıllı Otopark Sistemlerinde Kullanılan Araç Tanıma Teknolojileri Üzerine Bir İnceleme. Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi, Cilt: 5 Sayı: 2, 53–72. https://ajindex.com/articles/899752

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Abdulkader, O., Bamhdi, A. M., Thayananthan, V., Jambi, K., & Alrasheedi, M. (2018). A novel and secure smart parking management system (SPMS) based on integration of WSN, RFID, and IoT. 2018 15th Learning and Technology Conference (L&T), 102–106.
  2. Acharya, D., Yan, W., & Khoshelham, K. (2018). Real-time image-based parking occupancy detection using deep learning. Research@ Locate, 4, 33–40.
  3. Al-Kharusi, H., & Al-Bahadly, I. (2014). Intelligent parking management system based on image processing. World Journal of Engineering and Technology, 02(02), 55–67. https://doi.org/10.4236/wjet.2014.22006
  4. Al-Turjman, F. (2018). Mobile couriers’ selection for the smart-grid in smart-cities’ pervasive sensing. Future Generation Computer Systems, 82, 327–341.
  5. Al-Turjman, F., & Malekloo, A. (2019). Smart parking in IoT-enabled cities: A survey. Sustainable Cities and Society, 49, 101608. Amato, G., Carrara, F., Falchi, F., Gennaro, C., Meghini, C., & Vairo, C. (2017). Deep learning for decentralized parking lot occupancy detection. Expert Systems with Applications, 72, 327–334.
  6. Amato, G., Carrara, F., Falchi, F., Gennaro, C., & Vairo, C. (2016). Car parking occupancy detection using smart camera networks and deep learning. 2016 IEEE Symposium on Computers and Communication (ISCC), 1212–1217.
  7. Anusooya, G., Jackson, J. C., Sathyarajasekaran, K., & Kannan, K. (2017). RFID based smart car parking system. International Journal of Applied Engineering Research, 12(17), 6559–6563.
  8. Arab, M., & Nadeem, T. (2017). Magnopark-locating on-street parking spaces using magnetometer-based pedestrians’ smartphones. 2017 14th Annual IEEE International Conference on Sensing, Communication, and Networking (SECON), 1–9.
  9. Armingol, J. M., Alfonso, J., Aliane, N., Clavijo, M., Campos-Cordobés, S., de la Escalera, A., del Ser, J., Fernández, J., Garc\’\ia, F., Jiménez, F., & others. (2018). Environmental perception for intelligent vehicles. Intelligent Vehicles, 23–101.
  10. AsiaRFID. (2017). How To: Track Vehicles with RFID. https://www.asiarfid.com/index.php?_route_=rfid-journal/how-to-track-vehicles-with-rfid.html
  11. Atta, A., Abbas, S., Khan, M. A., Ahmed, G., & Farooq, U. (2020). An adaptive approach: Smart traffic congestion control system. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences, 32(9), 1012–1019.
  12. Aye, K. N., Oo, P. Z., & Naing, W. W. (2019). RFID based automatic multistoried car parking system. Int. J. Sci. Engineer. Applicat, 8(7), 172–175.
  13. Bagenda, D. N., & Parulian, C. (