车辆识别是一项关键技术，其应用场景包括交通监控、智能停车等。通过计算机视觉和深度学习算法，可以实现准确、高效的车辆识别。识别过程中，首先进行图像预处理，包括调整亮度、对比度等。接下来，利用卷积神经网络提取图像特征，并通过分类模型进行车辆分类。
图像预处理是识别过程中的重要步骤，可以通过调整图像亮度、对比度、色彩等进行优化。常见方法有灰度化、直方图均衡化等。这些操作有助于提高图像质量，减少识别误差。
卷积神经网络（CNN）是一种广泛应用于图像识别的深度学习算法。通过多个卷积层和池化层的组合，CNN可以有效提取图像的特征。对于车辆识别，CNN可以学习到车辆的轮廓、颜色等重要特征，从而实现精准分类。
车辆分类模型是基于训练数据构建的机器学习模型，通过对大量车辆图像进行标记和训练，可以实现对不同车辆的分类。常见的分类模型包括支持向量机（SVM）、随机森林等。这些模型可以根据车辆特征进行分类，实现对不同车型、不同厂商的准确识别。
