車輛識別是一項關(guān)鍵技術(shù)，其應用場景包括交通監(jiān)控、智能停車等。通過計算機視覺和深度學習算法，可以實現(xiàn)準確、高效的車輛識別。識別過程中，首先進行圖像預處理，包括調(diào)整亮度、對比度等。接下來，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征，并通過分類模型進行車輛分類。

圖像預處理是識別過程中的重要步驟，可以通過調(diào)整圖像亮度、對比度、色彩等進行優(yōu)化。常見方法有灰度化、直方圖均衡化等。這些操作有助于提高圖像質(zhì)量，減少識別誤差。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種廣泛應用于圖像識別的深度學習算法。通過多個卷積層和池化層的組合，CNN可以有效提取圖像的特征。對于車輛識別，CNN可以學習到車輛的輪廓、顏色等重要特征，從而實現(xiàn)精準分類。

車輛分類模型是基于訓練數(shù)據(jù)構(gòu)建的機器學習模型，通過對大量車輛圖像進行標記和訓練，可以實現(xiàn)對不同車輛的分類。常見的分類模型包括支持向量機（SVM）、隨機森林等。這些模型可以根據(jù)車輛特征進行分類，實現(xiàn)對不同車型、不同廠商的準確識別。