基于深度学习的停车场车辆识别系统代码

基于深度学习的停车场车辆识别系统通常涉及到卷积神经网络（CNN）的应用，因为它们在图像处理方面非常有效。以下是简化的步骤和代码结构概述：

1. **数据准备**:
- 收集大量停车场车辆的标注图片作为训练集。
- 对图像进行预处理，如归一化、大小调整等。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255., shear_range=0.2, zoom_range=0.2)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory('train_data', target_size=(64, 64), batch_size=32, class_mode='categorical')

2. **构建模型**:
使用Keras搭建一个简单的CNN模型，例如VGG16、ResNet或者自定义架构。

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.5),
    tf.keras.layers.Dense(train_generator.num_classes, activation='softmax')
])

3. **编译和训练**:
设置损失函数、优化器和评价指标，然后开始训练。

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
history = model.fit(train_generator, epochs=20, validation_data=val_generator)

4. **评估和预测**:
测试新图片并做出预测。

test_image = ... # 加载待识别的停车场图片
prediction = model.predict(test_image)
predicted_class = np.argmax(prediction)

注意：这只是一个简化版的示例，实际项目可能需要更复杂的网络结构、数据增强技术以及模型优化策略。此外，还需要对代码进行详细注释和错误处理。