传统的停车场管理方式主要依赖人工巡逻、简单的监控设备以及常规的门禁系统等，这些手段在面对日益复杂的停车场使用场景和不断增加的车辆流量时，逐渐暴露出诸多弊端，如管理效率低下、对异常情况的发现和处理不及时、难以实现精准的车位管理和资源优化配置等。
在此背景下，神经网络技术凭借其强大的自学习、自适应以及对复杂数据的高效处理能力，为解决停车场异常使用问题带来了新的思路和契机。通过将神经网络应用于停车场管理系统，可以实现对停车场内各种数据（如车辆图像、进出时间、车位状态等）的深度分析，从而有效识别并预警各类异常使用情况，提升停车场的智能化管理水平。
1.2研究意义
提升管理效率：利用神经网络的实时监测和分析能力，能够自动、快速地识别停车场内的异常使用行为，减少对人工巡查的依赖。管理人员可以及时收到预警信息，迅速采取相应措施进行处理，大大提高了停车场的日常管理效率，降低了人力成本。
保障停车场安全：及时发现并预警车辆碰撞、非法闯入等安全相关的异常情况，有助于在第一时间采取防范措施，保障停车场内车辆及人员的生命财产安全，为车主营造一个更加安全可靠的停车环境。
优化资源配置：准确掌握停车场内车位的实时使用情况，包括正常使用和异常占用情况，能够实现对空闲车位的精准定位和有效管理。这不仅方便了车主快速找到停车位，还能提高车位的利用率，优化停车场的整体资源配置。
推动智能交通发展：停车场作为智能交通系统的重要节点，其智能化管理水平的提升对于整个智能交通体系的发展具有重要意义。基于神经网络的异常使用预警功能的实现，可以为智能交通系统提供更准确的停车场相关数据，促进交通信息的互联互通，推动智能交通朝着更加高效、智能的方向发展。
（1）基于神经网络的停车场异常使用预警系统的设计与实现
设计一个基于神经网络的停车场异常使用预警系统，包括数据采集模块、数据处理模块、预警模块和用户界面模块。
实现数据采集模块，通过摄像头、传感器等设备采集停车场中的车辆信息和环境信息。
实现数据处理模块，对采集到的数据进行预处理和特征提取，然后采用神经网络算法对数据进行分析和处理，实现对停车场中的异常情况的预警。
实现预警模块，当系统检测到停车场中的异常情况时，及时发出预警信息，通知管理人员进行处理。
实现用户界面模块，为管理人员提供一个直观、便捷的操作界面，方便管理人员对系统进行管理和维护。
软件平台
操作系统：选择Ubuntu其具有稳定性高、开源性强、安全性好等特点，适合部署服务器端应用程序。在该系统上可以方便地进行开发环境搭建、软件包管理以及系统配置等操作。通过 apt-get 命令可以快速安装各种依赖库和开发工具，为后续的开发工作提供良好的基础。
深度学习框架：采用 TensorFlow 作为主要的深度学习框架。拥有强大的计算能力和丰富的工具库，能够高效地构建和训练神经网络模型。它提供了直观的编程接口，便于实现各种神经网络算法，可以利用 TensorFlow 的 tf.keras 模块快速搭建神经网络架构，使用其内置的优化器（如 Adam、Adagrad 等）对模型进行训练优化。
数据库管理系统：选用 MySQL 数据库来存储停车场相关数据，包括车辆信息（车牌号码、车型、颜色、进出时间等）、车位信息（车位编号、位置、占用状态等）、用户信息（管理人员账号、密码、权限等）以及系统日志（异常情况记录、操作记录等）。MySQL 具有性能稳定、可靠性高、易于管理等优点，能够满足停车场管理系统对数据存储和查询的需求。通过 SQL 查询语言可以方便地进行数据的插入、查询、更新和删除操作，例如使用 SELECT 语句查询空闲车位信息，使用 INSERT INTO 语句记录车辆进出时间等。
开发语言与工具：后端开发采用 Python 语言，结合 Django 框架进行 Web 应用程序的开发。Python 语言简洁高效，拥有丰富的库和工具，能够与深度学习框架 TensorFlow 无缝集成，方便实现数据处理和系统逻辑功能。Django 框架遵循 MVC 设计模式，提供了强大的数据库管理、路由配置、模板引擎等功能，能够快速构建稳定、安全的 Web 应用。例如，利用 Django 的 ORM（对象关系映射）功能可以方便地与 MySQL 数据库进行交互，通过定义模型类来映射数据库表结构，实现数据的持久化存储。前端开发使用 HTML、CSS 和 JavaScript 技术，结合 Vue.js 框架构建用户界面。HTML 用于构建页面结构，CSS 负责页面样式设计，JavaScript 实现页面交互逻辑，Vue.js 则提供了响应式数据绑定、组件化开发等特性，能够创建出直观、便捷的用户操作界面，方便管理人员对停车场系统进行管理和维护，如实时查看停车场状态、处理预警信息等。
硬件平台
服务器：配备一台高性能服务器作为系统的核心计算设备，用于运行深度学习模型、处理数据和提供 Web 服务。服务器配置为 Intel Xeon E5 - 2620 v4 处理器（六核十二线程，主频 2.1GHz），32GB DDR4 内存，1TB SATA 硬盘（用于存储系统数据和日志）以及 NVIDIA GeForce RTX 3060 GPU（8GB 显存）。GPU 的强大计算能力可以加速神经网络模型的训练和推理过程，显著提高系统对停车场异常情况的检测和预警速度。