DOI: https://doi.org/10.32515/2664-262X.2025.12(43).1.11-19
Intelligent System for Monitoring Compliance with Vehicle Parking Regulations
About the Authors
Liubomyr Matiichuk, Associate Professor, Doctor of Sciences (Economics), Professor of the Department of Computer Science, Ternopil Ivan Puluj National Technical University, Ternopil, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6701-4683, e-mail: mlpstat@gmail.com.
Oleksandr Dorenskyi, Associate Professor, PhD in Information Technology (Candidate of Technical Sciences), Associate Professor of Cybersecurity and Software Academic Department, Central Ukrainian National Technical University, Kropyvnytskyi, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7625-9022, e-mail: dorenskyiop@kntu.kr.ua
Olena Shyshatska, Associate Professor, PhD in Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor at the Department of Theory and Technology of Programming, Faculty of Computer Science and Cybernetics, Taras Shevchenko National University of Kyiv, Kyiv, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8791-8989, e-mail: shyshatska@knu.ua
Andrii Shyshatskyy, Assistant at the Department of Theory and Technology of Programming, Faculty of Computer Science and Cybernetics, Taras Shevchenko National University of Kyiv, Kyiv, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0009-0000-5038-1110, e-mail: ashyshatskyy@knu.ua
Yaroslav Muzychyshyn, PhD student in Computer Science, Ternopil Ivan Puluj National Technical University, Ternopil, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0009-0009-8478-7405, e-mail: slmzig@gmail.com.
Abstract
This study is dedicated to the development of an intelligent system for monitoring compliance with parking regulations using neural networks. The objective has been achieved through the synthesis of mathematical models of the technological process of intelligent parking monitoring, taking into account the technological aspects of vehicle detection with the YOLO model, as well as license plate localization and recognition. Based on this, a generalized model of the intelligent monitoring system and its architecture have been proposed. The results of experimental testing on real video recordings are presented, confirming the system’s suitability for operation under varying lighting conditions, different viewing angles, and video quality. The chosen data collection strategy ‘one frame per minute’ ensures a balance between monitoring accuracy and computational efficiency, making the system scalable and effective for integration into intelligent parking management systems.
Keywords
neural networks, YOLO model, EasyOCR framework, automated parking compliance control, intelligent monitoring, license plate recognition
Full Text:
PDF
References
1. Yakovlev, A. (2024). Zastosuvannia metodu sehmentatsii na osnovi modelei neironnykh merezh dlia vyrishennia zadach rozpiznavannia nomernykh znakiv. Adaptyvni systemy avtomatychnoho upravlinnia, 1(44). https://doi.org/10.20535/1560-8956.44.2024.302420.
2. Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. (2016). You only look once: Unified, real-time object detection. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 779–788.
3. Anagnostopoulos, C. N., Anagnostopoulos, I. E., Psoroulas, I. D., Loumos, V., & Kayafas, E. (2008). License plate recognition from still images and video sequences: A survey. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 9(3), 377–391.
4. Svatiuk, D., Svatiuk, O., & Belei, O. (2020). Zastosuvannia zghortkovykh neironnykh merezh dlia bezpeky rozpiznavannia ob’iektiv u videopototsi. Kiberbezpeka: osvita, nauka, tekhnika, 4(8). https://doi.org/10.28925/2663-4023.2020.8.97112.
5. Podorozhniak, A. O., Liubchenko, N. Yu., & Heiko, H. V. (2020). Neiromerezheva systema rozpiznavannia avtonomera. Systemy upravlinnia, navihatsii ta zv’iazku, 4(62). https://doi.org/10.26906/SUNZ.2020.4.088
6. Vysotskyi, V., & Yavorskyi, N. (2024). Systema rozumnoho parkuvannia dlia rozpiznavannia nomernykh znakiv na osnovi neiromerezhi YOLO ta optychnoho rozpiznavannia symvoliv. Komp’iuterni systemy proektuvannia. Teoriia i praktyka, 6(3). https://doi.org/10.23939/cds2024.03.123.
7. Vakaliuk, T. A., Vlasenko, O. V., & Vasylenko, M. K. (2023). Analiz metodiv rozpiznavannia nomernykh znakiv. Tezy VI Vseukrainskoi naukovo-tekhnichnoi konferentsii. Zhytomyrska politekhnika. Retrieved June 6, 2025, from https://conf.ztu.edu.ua/wp-content/uploads/2024/01/19.pdf.
8. Dorenskyi, O., Drobko, O., & Drieiev, O. (2022). Improved model and software of the digital information service of the municipal health care institutions. Central Ukrainian Scientific Bulletin. Technical Sciences, 5(36), Part 2, 3–10. https://doi.org/10.32515/2664-262X.2022.5(36).2.3-10.
9. Shelekhov, I. V., Prilepa, D. V., Khibovska, Yu. O., Shamonin, K. Ye., & Dorenskyi, O. P. (2025). Informatsiino-ekstremalna tekhnolohiia intelektualnoho analizu yakosti osvitnoho kontentu v zakladakh vyshchoi osvity [Information-extreme technology of intelligent analysis of the quality of educational content in higher education institutions]. Tsentralnoukrainskyi naukovyi visnyk. Tekhnichni nauky [Central Ukrainian Scientific Bulletin. Technical Sciences], (12(43), Part 1). Preprint, Central Ukrainian National Technical University.
10. Kachurivskyi, V., Kotovskyi, A., Lykhodid, T., Kachurivska, H., & Dorenskyi, O. (2025). The concept of digital transformation of monitoring scientific activity of participants in educational process of the Ukrainian HEI. Central Ukrainian Scientific Bulletin. Technical Sciences, 11(42), Part I, 27–36. https://doi.org/10.32515/2664-262X.2025.11(42).1.27-36.
11. Korniienko, O., Kozub, N., & Dorenskyi, O. (2025). Method and technological solution of an AI-based adaptive investor survey service for determining an individual risk profile. Central Ukrainian Scientific Bulletin. Technical Sciences, 11(42), Part II, 3–10. https://doi.org/10.32515/2664-262X.2025.11(42).1.3-10.
Citations
1. Яковлев А. Застосування методу сегментації на основі моделей нейронних мереж для вирішення задач розпізнавання номерних знаків. Адаптивні системи автоматичного управління. 2024. Т. 1, № 44. DOI: 10.20535/1560-8956.44.2024.302420.
2. Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., Farhadi, A. You only look once: Unified, real-time object detection. Proc. of the IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2016. P. 779–788.
3. Anagnostopoulos, C. N., Anagnostopoulos, I. E., Psoroulas, I. D., Loumos, V., Kayafas, E. License plate recognition from still images and video sequences: A survey. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2008. Vol. 9, № 3. P. 377–391.
4. Сватюк Д., Сватюк О., Белей О. Застосування згорткових нейронних мереж для безпеки розпізнавання об’єктів у відеопотоці. Кібербезпека: освіта, наука, техніка. 2020. № 4(8). DOI: 10.28925/2663-4023.2020.8.97112.
5. Подорожняк А. О., Любченко Н. Ю., Гейко Г. В. Нейромережева система розпізнавання автономера. Системи управління, навігації та зв’язку. 2020. Вип. 4(62). DOI: 10.26906/SUNZ.2020.4.088.
6. Висоцький В., Яворський Н. Система розумного паркування для розпізнавання номерних знаків на основі нейромережі YOLO та оптичного розпізнавання символів. Комп’ютерні системи проектування. Теорія і практика. 2024. Вип. 6(3). DOI: 10.23939/cds2024.03.123.
7. Вакалюк Т. А., Власенко О. В., Василенко М. К. Аналіз методів розпізнавання номерних знаків. Тези VI Всеукраїнської науково-технічної конференції. Житомирська політехніка, 2023. URL: https://conf.ztu.edu.ua/wp-content/uploads/2024/01/19.pdf (дата звернення: 06.06.2025).
8. Dorenskyi, O., Drobko, O., Drieiev, O. Improved Model and Software of the Digital Information Service of the Municipal Health Care Institutions. Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки. 2022. Вип. 5(36), ч. 2. С. 3–10. DOI: 10.32515/2664-262X.2022.5(36).2.3-10.
9. Шелехов І.В., Прилепа Д.В., Хібовська Ю.О., Шамонін К.Є., Доренський О.П. Інформаційно- екстремальна технологія інтелектуального аналізу якості освітнього контенту в закладах вищої освіти. Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки. 2025. Вип. 12(43), ч. 1. (Препринт Центральноукр. нац. техн. ун-т).
10. Kachurivskyi, V., Kotovskyi, A., Lykhodid, T., Kachurivska, H., Dorenskyi, O. The Concept of Digital Transformation of Monitoring Scientific Activity of Participants in Educational Process of the Ukrainian HEI. Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки. 2025. Вип. 11(42), ч. 1. С. 27–36. DOI: 10.32515/2664-262X.2025.11(42).1.27-36.
11. Korniienko O., Kozub N., Dorenskyi O. Method and Technological Solution of an AI-Based Adaptive Investor Survey Service for Determining an Individual Risk Profile. Central Ukrainian Scientific Bulletin. Technical Sciences. 2025. Issue 11(42), Part IІ. P. 3-10. DOI: 10.32515/2664-262X.2025.11(42).1.3-10.
Copyright (©) 2025, Liubomyr Matiichuk, Oleksandr Dorenskyi, Olena Shyshatska, Andrii Shyshatskyy, Yaroslav Muzychyshyn
Intelligent System for Monitoring Compliance with Vehicle Parking Regulations
About the Authors
Liubomyr Matiichuk, Associate Professor, Doctor of Sciences (Economics), Professor of the Department of Computer Science, Ternopil Ivan Puluj National Technical University, Ternopil, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6701-4683, e-mail: mlpstat@gmail.com.
Oleksandr Dorenskyi, Associate Professor, PhD in Information Technology (Candidate of Technical Sciences), Associate Professor of Cybersecurity and Software Academic Department, Central Ukrainian National Technical University, Kropyvnytskyi, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7625-9022, e-mail: dorenskyiop@kntu.kr.ua
Olena Shyshatska, Associate Professor, PhD in Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor at the Department of Theory and Technology of Programming, Faculty of Computer Science and Cybernetics, Taras Shevchenko National University of Kyiv, Kyiv, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8791-8989, e-mail: shyshatska@knu.ua
Andrii Shyshatskyy, Assistant at the Department of Theory and Technology of Programming, Faculty of Computer Science and Cybernetics, Taras Shevchenko National University of Kyiv, Kyiv, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0009-0000-5038-1110, e-mail: ashyshatskyy@knu.ua
Yaroslav Muzychyshyn, PhD student in Computer Science, Ternopil Ivan Puluj National Technical University, Ternopil, Ukraine, ORCID: https://orcid.org/0009-0009-8478-7405, e-mail: slmzig@gmail.com.
Abstract
Keywords
Full Text:
PDFReferences
1. Yakovlev, A. (2024). Zastosuvannia metodu sehmentatsii na osnovi modelei neironnykh merezh dlia vyrishennia zadach rozpiznavannia nomernykh znakiv. Adaptyvni systemy avtomatychnoho upravlinnia, 1(44). https://doi.org/10.20535/1560-8956.44.2024.302420.
2. Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. (2016). You only look once: Unified, real-time object detection. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 779–788.
3. Anagnostopoulos, C. N., Anagnostopoulos, I. E., Psoroulas, I. D., Loumos, V., & Kayafas, E. (2008). License plate recognition from still images and video sequences: A survey. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 9(3), 377–391.
4. Svatiuk, D., Svatiuk, O., & Belei, O. (2020). Zastosuvannia zghortkovykh neironnykh merezh dlia bezpeky rozpiznavannia ob’iektiv u videopototsi. Kiberbezpeka: osvita, nauka, tekhnika, 4(8). https://doi.org/10.28925/2663-4023.2020.8.97112.
5. Podorozhniak, A. O., Liubchenko, N. Yu., & Heiko, H. V. (2020). Neiromerezheva systema rozpiznavannia avtonomera. Systemy upravlinnia, navihatsii ta zv’iazku, 4(62). https://doi.org/10.26906/SUNZ.2020.4.088
6. Vysotskyi, V., & Yavorskyi, N. (2024). Systema rozumnoho parkuvannia dlia rozpiznavannia nomernykh znakiv na osnovi neiromerezhi YOLO ta optychnoho rozpiznavannia symvoliv. Komp’iuterni systemy proektuvannia. Teoriia i praktyka, 6(3). https://doi.org/10.23939/cds2024.03.123.
7. Vakaliuk, T. A., Vlasenko, O. V., & Vasylenko, M. K. (2023). Analiz metodiv rozpiznavannia nomernykh znakiv. Tezy VI Vseukrainskoi naukovo-tekhnichnoi konferentsii. Zhytomyrska politekhnika. Retrieved June 6, 2025, from https://conf.ztu.edu.ua/wp-content/uploads/2024/01/19.pdf.
8. Dorenskyi, O., Drobko, O., & Drieiev, O. (2022). Improved model and software of the digital information service of the municipal health care institutions. Central Ukrainian Scientific Bulletin. Technical Sciences, 5(36), Part 2, 3–10. https://doi.org/10.32515/2664-262X.2022.5(36).2.3-10.
9. Shelekhov, I. V., Prilepa, D. V., Khibovska, Yu. O., Shamonin, K. Ye., & Dorenskyi, O. P. (2025). Informatsiino-ekstremalna tekhnolohiia intelektualnoho analizu yakosti osvitnoho kontentu v zakladakh vyshchoi osvity [Information-extreme technology of intelligent analysis of the quality of educational content in higher education institutions]. Tsentralnoukrainskyi naukovyi visnyk. Tekhnichni nauky [Central Ukrainian Scientific Bulletin. Technical Sciences], (12(43), Part 1). Preprint, Central Ukrainian National Technical University.
10. Kachurivskyi, V., Kotovskyi, A., Lykhodid, T., Kachurivska, H., & Dorenskyi, O. (2025). The concept of digital transformation of monitoring scientific activity of participants in educational process of the Ukrainian HEI. Central Ukrainian Scientific Bulletin. Technical Sciences, 11(42), Part I, 27–36. https://doi.org/10.32515/2664-262X.2025.11(42).1.27-36.
11. Korniienko, O., Kozub, N., & Dorenskyi, O. (2025). Method and technological solution of an AI-based adaptive investor survey service for determining an individual risk profile. Central Ukrainian Scientific Bulletin. Technical Sciences, 11(42), Part II, 3–10. https://doi.org/10.32515/2664-262X.2025.11(42).1.3-10.
Citations
1. Яковлев А. Застосування методу сегментації на основі моделей нейронних мереж для вирішення задач розпізнавання номерних знаків. Адаптивні системи автоматичного управління. 2024. Т. 1, № 44. DOI: 10.20535/1560-8956.44.2024.302420.
2. Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., Farhadi, A. You only look once: Unified, real-time object detection. Proc. of the IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). 2016. P. 779–788.
3. Anagnostopoulos, C. N., Anagnostopoulos, I. E., Psoroulas, I. D., Loumos, V., Kayafas, E. License plate recognition from still images and video sequences: A survey. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2008. Vol. 9, № 3. P. 377–391.
4. Сватюк Д., Сватюк О., Белей О. Застосування згорткових нейронних мереж для безпеки розпізнавання об’єктів у відеопотоці. Кібербезпека: освіта, наука, техніка. 2020. № 4(8). DOI: 10.28925/2663-4023.2020.8.97112.
5. Подорожняк А. О., Любченко Н. Ю., Гейко Г. В. Нейромережева система розпізнавання автономера. Системи управління, навігації та зв’язку. 2020. Вип. 4(62). DOI: 10.26906/SUNZ.2020.4.088.
6. Висоцький В., Яворський Н. Система розумного паркування для розпізнавання номерних знаків на основі нейромережі YOLO та оптичного розпізнавання символів. Комп’ютерні системи проектування. Теорія і практика. 2024. Вип. 6(3). DOI: 10.23939/cds2024.03.123.
7. Вакалюк Т. А., Власенко О. В., Василенко М. К. Аналіз методів розпізнавання номерних знаків. Тези VI Всеукраїнської науково-технічної конференції. Житомирська політехніка, 2023. URL: https://conf.ztu.edu.ua/wp-content/uploads/2024/01/19.pdf (дата звернення: 06.06.2025).
8. Dorenskyi, O., Drobko, O., Drieiev, O. Improved Model and Software of the Digital Information Service of the Municipal Health Care Institutions. Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки. 2022. Вип. 5(36), ч. 2. С. 3–10. DOI: 10.32515/2664-262X.2022.5(36).2.3-10.
9. Шелехов І.В., Прилепа Д.В., Хібовська Ю.О., Шамонін К.Є., Доренський О.П. Інформаційно- екстремальна технологія інтелектуального аналізу якості освітнього контенту в закладах вищої освіти. Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки. 2025. Вип. 12(43), ч. 1. (Препринт Центральноукр. нац. техн. ун-т).
10. Kachurivskyi, V., Kotovskyi, A., Lykhodid, T., Kachurivska, H., Dorenskyi, O. The Concept of Digital Transformation of Monitoring Scientific Activity of Participants in Educational Process of the Ukrainian HEI. Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки. 2025. Вип. 11(42), ч. 1. С. 27–36. DOI: 10.32515/2664-262X.2025.11(42).1.27-36.
11. Korniienko O., Kozub N., Dorenskyi O. Method and Technological Solution of an AI-Based Adaptive Investor Survey Service for Determining an Individual Risk Profile. Central Ukrainian Scientific Bulletin. Technical Sciences. 2025. Issue 11(42), Part IІ. P. 3-10. DOI: 10.32515/2664-262X.2025.11(42).1.3-10.
Copyright (©) 2025, Liubomyr Matiichuk, Oleksandr Dorenskyi, Olena Shyshatska, Andrii Shyshatskyy, Yaroslav Muzychyshyn