A criação do ParkingTracker começou com a identificação dos requisitos críticos e a preparação do conjunto de dados fornecido pela Parkware. A AI-CENTER Testbed, utilizando técnicas avançadas de Machine Learning e Processamento de Dados, assumiu a responsabilidade de transformar esses dados em previsões fiáveis. Durante o desenvolvimento, foram implementadas funcionalidades essenciais, como a seleção do horizonte temporal e a granularidade das previsões. A aplicação foi desenhada para incluir um dashboard que oferece visualizações detalhadas dos dados históricos e previsões, além de permitir a exportação dos resultados em formatos variados. Os testes revelaram que a precisão das previsões melhorava com a amplitude e qualidade do conjunto de dados, levando a ajustes contínuos e melhorias no sistema. Na fase inicial, foi desenvolvida uma aplicação com um menu intuitivo, permitindo aos utilizadores aceder a todas as estruturas e áreas de um projeto por meio de pesquisas por ID, localização, entre outros critérios. A aplicação possibilita a edição ou eliminação de estruturas, garantindo que cada projeto armazene dados detalhados, como identificação, áreas, edificações e infraestruturas. Um layout de rede visual, integrado com o Google Maps, foi criado para permitir a atribuição visual de trabalhos.