基于深度神经网络的停车系统 特征： （第1课）用于训练基于Resnet101的深度神经网络分类器，该分类器对空白区域和小汽车进行分类 拉普拉斯算子给出边并使用其密度检查停车位的状态，然后每当停车位的状态发生任何变化时，都会在该停车位处引入分类器，以确定其是否为汽车并改变停车位的颜色指示它是被占用还是空 使用OpenCV并使用其内置功能，以观察其效率 尝试了一些计算机视觉技术，例如背景减法，核扩散和变形 使用Google colab编写的代码易于使用，并使没有GPU的人能够使用Google的慷慨