Demonstração de Gestão de Estacionamento com IA usando reCamera

Introdução

A disponibilidade de vagas de estacionamento é uma necessidade comum em cenários como estacionamentos comerciais, garagens residenciais, parques industriais e gestão de estacionamento em campi, onde operadores e usuários desejam entender rapidamente quais vagas estão ocupadas ou disponíveis.

Este projeto fornece uma demonstração pronta para uso que se concentra nas seguintes capacidades de aplicação:

• Detecção de Vagas de Estacionamento: Detecta o status de ocupação de cada vaga de estacionamento no campo de visão da câmera.
• Anti-tremor / Estabilização: Reduz tremores visuais e flutuações de detecção de curto prazo para tornar os resultados mais estáveis.
• Contagem e Resumo: Resume automaticamente o status atual do estacionamento, como o número de vagas disponíveis.
• Visualização na Tela: Exibe os resultados de detecção e o status das vagas diretamente na interface de pré-visualização para verificação e demonstração rápidas.

Preparação de Hardware

Para executar esta demonstração de gestão de estacionamento, é necessário apenas um dispositivo reCamera.
Todas as variantes de reCamera são suportadas.

Você pode escolher qualquer versão da reCamera com base nas suas necessidades de implantação:

• reCamera 2002 Série (Wi-Fi)
• reCamera Gimbal (Pan-Tilt)
• reCamera HQ PoE (Ethernet + PoE)

Nota:
A versão PoE não suporta Wi-Fi e deve ser conectada à mesma rede local por meio de um switch com suporte a PoE.

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Configurar a Demonstração

Etapa 1: Configurar a reCamera

Primeiro, siga o guia oficial de primeiros passos para concluir a configuração básica da reCamera: reCamera Basic Configuration

Após concluir a configuração inicial, certifique-se de que o dispositivo esteja ligado e conectado corretamente à rede.
Em seguida, acesse a interface de gerenciamento da reCamera e entre na página do workflow do Node-RED.

Se você conseguir acessar com sucesso a interface do workflow do Node-RED conforme mostrado abaixo, isso significa que a configuração foi concluída com êxito.

Etapa 2: Baixar e Enviar o Arquivo de Workflow

Esta demonstração fornece um arquivo de workflow pré-configurado, no qual todos os nodes e conexões necessários já foram configurados.
Você não precisa criar ou configurar manualmente nenhum node do Node-RED.

Baixe o arquivo de workflow da nossa plataforma SenseCraft AI e, em seguida, importe-o diretamente para a reCamera. Para o tutorial do SenseCraft AI, consulte o link Access SenseCraft AI reCamera Dashboards.

Após importar o workflow:

• Todos os nodes de detecção, visualização e processamento de dados estarão prontos para uso.
• Nenhuma configuração adicional de parâmetros é necessária.
• A demonstração pode ser iniciada imediatamente após a implantação.

Quando o workflow for enviado e implantado com sucesso, a reCamera iniciará automaticamente a execução da demonstração de monitoramento de vagas de estacionamento em segundo plano. Este workflow foi projetado como um pipeline de monitoramento de vagas de estacionamento ponta a ponta, sendo executado inteiramente na reCamera. A lógica em alto nível é a seguinte:

1. Entrada de Vídeo
   A câmera captura continuamente quadros de vídeo e os envia para o node de inferência de IA.

2. Detecção com IA
   O modelo de detecção identifica objetos relacionados ao estacionamento e gera caixas delimitadoras com rótulos de classe (free / car) e pontuações de confiança.

3. Associação de Vagas e Estabilização

   • As caixas detectadas são associadas entre quadros usando IoU (Intersection over Union).
   • Cada vaga entra em um estado estável somente após ser detectada de forma consistente por um número fixo de quadros.
   • Perdas de curto prazo são toleradas para evitar mudanças falsas de estado.

4. Gestão do Pool de Vagas

   • Cada vaga de estacionamento é armazenada em um pool de vagas com sua posição, histórico de estado e contador de estabilidade.
   • Vagas que desaparecem por muito tempo são removidas automaticamente.

5. Camada de Visualização

   • Caixas delimitadoras, marcadores centrais, rótulos e painéis de status são renderizados como sobreposições SVG.
   • A visualização é atualizada em tempo real via WebSocket.

6. Execução Automática em Segundo Plano
   Depois de implantado, o workflow é executado automaticamente em segundo plano, sem necessidade de acionamento manual.

Os resultados da detecção são ilustrados abaixo:

A partir dos resultados exibidos, você pode observar os seguintes elementos:

• Caixas Delimitadoras
  Cada vaga de estacionamento é associada a uma região detectada. O sistema classifica cada região como free ou car com base na saída do modelo de IA.

• Marcador Central (Círculo)
  Um círculo é desenhado no centro de cada vaga de estacionamento estável.

  • Círculo verde indica uma vaga livre
  • Círculo vermelho indica uma vaga ocupada

• Rótulos das Vagas e Coordenadas
  Cada vaga é rotulada (por exemplo, Slot1, Slot2, Slot3) juntamente com suas coordenadas centrais (x, y).
  Esses rótulos são mapeados a partir da lista de nomes de vagas que você fornece via Node-RED.

• Painel de Status (Canto Superior Esquerdo)
  O painel sobreposto resume o status geral:

  • Vagas Monitoradas: Todas as vagas que estão sendo rastreadas no momento
  • Vagas Livres: Vagas que são confirmadas como livres após validação em múltiplos quadros

O sistema utiliza um mecanismo de estabilização em múltiplos quadros para evitar resultados intermitentes causados por oclusão temporária, mudanças de iluminação ou ruído de detecção.

nota

A lógica atual de detecção de vagas de estacionamento é projetada especificamente para três vagas adjacentes dispostas lado a lado. Nesta demonstração, a reCamera é instalada em frente às vagas de estacionamento, voltada diretamente para os veículos, em vez de usar uma visão de cima (visão aérea).

Como resultado, a associação de vagas, o posicionamento do ponto central e a lógica de estabilidade são otimizados para uma perspectiva de vista frontal. Se você planeja usar uma câmera aérea ou um layout de estacionamento diferente, o mapeamento das vagas e a lógica de detecção podem precisar ser ajustados de acordo.

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