Studenti osmislili aplikaciju s kojom parking u gradu više nije problem

Sistem za nalaženje slobodnog parkinga temeljen je na kombinaciji umjetne inteligencije i videotehnologije.

Dovoljno je postaviti 50 kamera da bi se kompletno riješio problem parkinga u Sisku. Ili u bilo kojem gradu. Tako kažu mladići iz tima AI Parking Nevio Marjanović (23) i Dorian Tepić (23), koji su osmislili inovativni parking sistem CityFlow, svojevrsni “Google maps za parking”.

Ideja je, kažu mladi studenti iz Siska, da sistem umjetne inteligencije analizira snimke kamera i utvrđuje slobodni parking u gradu. Te bi informacije išle u mobilnu aplikaciju vozača koji u svakom trenutku može provjeriti gdje naći slobodni parking u gradu ili, prema trenutnoj lokaciji, naći najbliže slobodno parkirno mjesto.

– Negdje sam pročitao podatak da je čak 30 posto svih automobila na cesti u potrazi za parkingom u svakom trenutku. To uzrokuje velika zagušenja prometa u svim gradovima, i Zagrebu i Sisku, kaže Marjanović, student održavanja računalnih sustava na Veleučilištu Velika Gorica, piše Jutarnji.hr.

Taj ih je podatak, kažu, ali i činjenica da još uvijek nije razvijen adekvatan i cjenovno prihvatljiv sistem praćenja parkinga u gradu, ponukao da lani u oktobru krenu u razvijanje sustava koji danas nosi ime CityFlow.

– Ideja je spojiti aplikaciju i kamere koje bismo postavili na javnu površinu. Te bi kamere pratile popunjenost parkinga tehnologijom računalnog vida i korisniku u svakom trenutku omogućavale da provjeri slobodni parking za bilo koju od tih površina, tumači Tepić, student posljednje godine Tehničkog veleučilišta u Zagrebu koji upravo piše diplomski rad baš na temu računalnog vida.

Dvije varijante

Ukratko, računalni vid je oblik umjetne inteligencije koji može naučiti kako prepoznati određene objekte na slici. U slučaju aplikacije CityFlow to su automobili. Sistem preko kamera na parkingu prati automobile, računa udaljenost između njih i uzima gabarite parkirnog mjesta, a onda tu informaciju, u obliku broja slobodnih parkirnih mjesta, šalje korisniku.

Ta bi informacija, kažu mladi inovatori, bila dostupna na dva mjesta. Prvo, na ulazu u svaki parking stajao bi informativni zaslon s brojem slobodnih parkirnih mjesta što bi generirao sam sistem. To je za vozače koji se tamo zateknu. A bilo bi i na mobilnoj aplikaciji korisnika koji može naći najbliži slobodni parking u sekundi, izvući sliku u realnom vremenu ili potražiti, recimo, cijenu parkinga po satu za tu lokaciju.

Sistem koji broji prazna parkirna mjesta već postoji, upućuju nas mladići, ali je puno kompliciraniji i skuplji od njihovog. Funkcionira tako da se senzori doslovno ubuše u svako parkirno mjesto, a kada automobil zakloni senzor, javljaju da je to mjesto popunjeno. Trošak ugradnje takvog sistema, pretpostavljaju, mogao bi biti između dvije i tri hiljade kuna po parkirnom mjestu.

– Računajte koliko bi koštao takav sistem za, recimo, parkiralište od 100 mjesta, dodaje Tepić.

Njihov bi sistem, s druge strane, za parking od stotinjak mjesta, četvrtastog oblika i uredno organiziran (iscrtanih linija) trebao tek jedan stup u sredini na koji bi išle tri kamere, svaka u svojem smjeru. Položaj i visina kamere određuju se za svaki parking posebno.

Uglavnom, takva jedna industrijska kamera, koja bi imala mogućnost spajanja na internet, a sliku bi slala njihovu sistemu umjetne inteligencije, stoji oko 2000 kuna. Znači, za parking od 100 mjesta cijena implementacije njihovog sistema bila bi ukupno 6000 kuna plus naknada koju bi naplaćivali korisniku za održavanje i vođenje samog sustava.

– Mislim da bismo sa sustavom CityFlow mogli konkurirati na bilo kojem konkursu javne nabave za gradski parking kao najpovoljnija ponuda. Za mali dio cijene senzorskog sustava omogućili bismo istu uslugu, ističe Marjanović.

Saradnja s gradovima

Zato su usmjereni prvenstveno na suradnju s gradovima i gradskim parkingom. Prednost njihovog rješenja za grad, osim što se pravodobnim informacijama o slobodnim mjestima ubrzava promet i sprečava zagušenje u centru, bila bi i mogućnost analize goleme količine prometnih podataka, recimo protoka automobila i zasićenja pojedinih parkinga, kao i mogućnost sigurnosnog nadzora parkinga u realnom vremenu.

Na pitanje može li, u kontekstu nadzora kamerama, doći do problema u segmentu privatnosti, mladići odgovaraju da to ne može biti slučaj.

– Prvo, riječ je o javnim površinama koje se uglavnom i inače nadziru kamerama, a drugo, mi ne pregledavamo snimke. Tačnije, niko ne pregledava snimke, osim računala, odnosno sustava umjetne inteligencije koji ih analizira, napominje Marjanović.

Što se samog sustava umjetne inteligencije tiče, kažu, on će s vremenom postajati sve pametniji. Zasad sistem ima kapaciteta za određivanje mjesta za dvije vrste parkinga: divlji i uređeni parking. Što se prvog tiče, parkirno bi se mjesto određivalo tako da sistem mjeri udaljenost između automobila i upoređuje ga s prosječnim dimenzijama automobila.

Za uređeni parking, pak, opet bi se činilo isto, ali bi se udaljenost uspoređivala s gabaritima parkirnog mjesta na tom parkingu. Na pitanje planiraju li u sistem uklopiti i naplatu parkinga, odgovaraju da to planiraju kao dugoročno rješenje ili kao integraciju postojećeg sustava s njihovim.

– CityFlow je fleksibilan sustav i mogu se unutra ugrađivati različita rješenja drugih tvrtki koje imaju razvijene aplikacije za naplatu parkinga, zaključuju.