Drone Park Finder

L'institut HumanTech cherche à améliorer la qualité de vie et le bien-être des humains grâce à l'utilisation de nouvelles technologies. Il soutient le développement de solutions innovantes promouvant l'implantation du concept « Smart Society », une coévolution de la technologie et de la société.

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Les drones sont de plus en plus sollicités dans différents projets afin de mettre en lumière leurs applications. En collaboration avec Renault, Drone Park Finder est un projet de recherche ayant pour but de localiser des places de parking disponibles. Le processus du projet se déroule selon des étapes prédéfinies. En arrivant à proximité d'un parking, le drone se trouve sur le toit de la voiture. Lorsque le conducteur active la recherche à l'aide d'une application smartphone, le drone décolle. Le drone commence son travail d'analyse grâce à sa caméra afin de trouver une place libre et notifie le chauffeur lorsque celle-ci est détectée. Par la suite, le drone s'immobilise au-dessus de la place. Lorsque le véhicule est parqué, le conducteur en informe le drone qui reprend sa position initiale sur le toit. Plusieurs éventualités ont été prises en compte par l'équipe de recherche. En effet, si le drone ne parvient pas à détecter une place de parking, un message sur l'application en informe le conducteur. Ce dernier peut donc choisir de relancer une recherche ou d'arrêter le processus. L'application créée permet une communication active entre l'utilisateur et le drone avec différentes notifications permettant de synchroniser l'avancement des étapes.

Techniquement, la détection de la place de parc se fait par un traitement d'image. Le but du traitement est de décomposer l'image afin de discerner des éléments prédéterminés. D'une manière générale, le système repère les véhicules déjà stationnés. Ainsi, les places de parc non-repérées sont interprétées comme libres. Pour arriver à ce résultat, l'image du parking passe à travers plusieurs modifications. La première convertit l'image retenue en niveau de gris pour améliorer sa lisibilité. Par la suite, un flou gaussien est appliqué. Ce filtre harmonise chaque pixel, ce qui réduit le bruit de l'image. Cela est nécessaire pour faciliter la détection des objets. Un algorithme vient ensuite appliquer une série de filtres mettant en évidence les formes des objets présents sur l'image en détectant leurs contours. L'image finale est simplifiée au maximum et ne représente plus que les contours des objets (i.e. voitures) en noir sur un fond blanc. Finalement, une dernière étape teste si dans chaque case se trouve un pixel noir. Si oui, la place est occupée.

L'équipe a réalisé un prototype fonctionnel. Cependant, les ombres des véhicules ou le taux de luminosité sont des éléments susceptibles de fausser l'étape de détection de place de parc. D'autres éléments sont encore en phase d'études pour des développements futurs : détection de place de parc handicapé, opérations « multi-drones », …

Keywords

​Drone, Parking, Car, Detection

Outcomes

Website of the project

 

Project Information