- 국민대학교 지하주차장 이용 현황
- 부정확한 층별 주차 가능 대수 안내
- 천장 주차 가능 안내 조명 부재
- 이로 인한 주차 스트레스 유발
- 솔루션 : CCTV 기반 객체 탐지를 통해 주차 공간 점유 여부 실시간 파악 및 UI 구현
- 총 5인 : 송승원, 오서영, 이수빈, 조현식(팀장), 홍예진
- 2025.07 ~ 2025.08 (2개월)
- 데이터 촬영 장소 : 국민대학교 지하주차장
- 촬영 각도 : CCTV 촬영 각도에 맞춰 촬영
- 총 학습용 이미지 수 : 166장
- labellmg 툴 사용하여 직접 라벨링 진행
- 차량이 존재하는 경우 1, 빈칸일 경우 0으로 라벨링
- 라벨 형식 : YOLO (class_id, x_center , y_center, width, height)
- 학습 모델 : YOLOv11 Nano (50 epoch)
- 모델 가중치 : https://drive.google.com/drive/folders/1T_5ctxvtpUOLLudylMz7tprvQpGQeUcw?usp=sharing
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Clone the repository
git clone https://github.com/hsjo827/KMU-Smart-Parking-Monitor.git cd KMU-Smart-Parking-Monitor -
Install required packages
pip install -r requirements.txt
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Run
# 주차장 도면 & 적용 영상에 맞춰 parking_app/config.py에서 좌표 수정 필요 python main.py
@article{khanam2024yolov11,
title = {YOLOv11: An Overview of the Key Architectural Enhancements},
author = {Rahima Khanam, Muhammad Hussain},
journal = {arXiv preprint arXiv:2410.17725},
year = {2024}
}