ユーザーは空の駐車場を見つけるまで、駐車場を回り続けるという問題が常に発生する。その問題を解決するために、本論文では、YOLOv3とCNNで車両台数推定モデルを構築し、2つの手法のモデルを比較する。また、このモデルでは、「天候や時間帯に左右されずに正しく車両台数を推定する」ということを目標にしているので、毎日7,10,13,16,19時ごとに駐車画像を収集した。YOLOv3では、収集した画像にイメージラベラーでラベル付けを行い、車両位置を推定した。推定したバウンティボックスの数により車両台数を推定する。また、CNNでは、収集した画像とエクセルに駐車台数を記録したデータで学習させる。そして2つの手法で推定した車両台数の精度を比較する。