본 프로젝트는 주차장 CCTV 영상을 활용하여 주차 구역의 빈자리 여부를 실시간으로 판별하는 시스템입니다.
기존 주차장 관리 시스템은 센서 설치로 인한 비용 부담이 크지만, 본 시스템은 **영상 기반 분석(OpenCV + YOLO)**을 사용하여 저비용·고효율적인 빈자리 관리가 가능합니다.
- 증가하는 차량 보유율에 비해 부족한 주차 자리
- 주차 공간 탐색을 위한 순환 주행 -> 교통 혼잡도, 배출가스 증
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주차 구역 구분
- CCTV 영상에서 주차 구역(ROI)을 지정하여 관리.
- 고정 카메라 환경에서는 ROI(좌표) 기반, 향후 YOLO-seg로 자동화 가능.
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차량 점유 여부 감지
- YOLO를 활용하여 차량 객체 탐지.
- ROI와 차량 박스가 겹치면 점유, 없으면 빈자리로 판별.
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빈자리 시각화
- 점유: 🟥 (빨간색)
- 빈자리: 🟩 (초록색)
- 화면에 실시간 표시.
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실시간 대시보드 출력
- 모니터에서 빈자리 현황을 직관적으로 확인.
- (확장) Flask/Django 기반 웹 대시보드로 실시간 제공.
- 영상 처리/딥러닝: OpenCV, YOLOv8 (Ultralytics)
- 추가 라이브러리: NumPy, Flask/Django(웹 연동), MediaPipe(보조)
- 데이터 저장(확장): MySQL/MongoDB
- 팀명, 주제(변경 전), 계획서, 역할 분담
- YOLO 기본 설정
- CCTV 영상 데이터 수집 및 샘플링
- 주차 구역 ROI 설정
- YOLO 차량 탐지 테스트
- 전체 흐름 구현
- PPT 완성
- 실시간 빈자리 표시 기능 완성
- 웹 대시보드 초안
- 데모 완성
- 발표
- CCTV 영상 캡처 → OpenCV로 프레임 단위 처리
- 주차 구역 구분 → ROI(사전 좌표) or YOLO 세그멘테이션
- 차량 탐지 (YOLO) → ROI 내 차량 여부 확인
- 빈자리 판별 및 표시 → 빈자리=빨강, 점유=초록
- 대시보드 출력 → 화면/웹에 실시간 업데이트
- 저비용·고효율: CCTV만으로 주차 관리 가능
- 실시간성: 빠른 차량 감지 및 현황 표시
- 확장성: 웹/앱 연동, 예약 시스템, 대규모 주차장 적용 가능