技术摘要：
本发明公开了一种基于深度神经网络的停车系统及其工作流程，涉及停车领域，要解决的是现有停车场管理效率低的问题。本发明包括图像预处理模块、数据库和辅助导航模块，所述图像预处理模块分别与图像采集模块和车牌分割模块相连，车牌分割模块与深度神经网络模块相连，  全部
背景技术：
随着我国经济水平的快速发展和科技的发展，越来越多的家庭拥有了私家车，一 户人家有多部车辆的情况十分常见，汽车已经成为人们的一种日常交通工具。汽车是由动 力驱动，具有4个或4个以上车轮的非轨道承载的车辆，主要用于载运人员和货物，牵引载运 人员和货物的车辆。 随着社会经济的发展，汽车的使用量在飞速增长，对于公共停车的需求越来越大。 在生活中，公共停车场主要由露天停车场和地下停车场组成。虽然存在着新型的自动化停 车场，但是占有量非常少，而且成本非常高。因此，如何对传统的停车场进行高效的自动化 管理，是一个亟需解决的问题。 在传统的停车场中，普遍使用的停车场管理系统虽然提供了车辆统计、出入口管 理和停车计费等常用功能，但是不能够进行精细化管理，缺乏车辆进入停车场内的后续管 理。特别的，对于大型公共停车场如医院和大型商业场所等，具有单位时间流通量高、车位 数量庞大、车库建筑结构复杂和通道出口繁多等特点，普通的停车场管理系统存在着停车 场内的管理缺陷，车主在停车和提车的时候，会因为寻找空余车位和寻找车辆，而浪费大量 的时间，人们也在研究这方面的问题。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种基于深度神经网络的停车系统，以解决上述