# CNR-EXT 演示子集

来源：Amato、Carrara、Falchi、Gennaro、Meghini、Vairo，*Deep learning for decentralized parking lot occupancy detection*，Expert Systems with Applications 72 (2017)，[doi:10.1016/j.eswa.2016.10.055](https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.10.055)；数据主页 <http://cnrpark.it/>。按 [ODbL 1.0](https://opendatacommons.org/licenses/odbl/1-0/) 使用与再分发。

本目录只含 960 张原始 150×150 级车位裁剪（未修改字节）、由其生成的 32×32 PNG 模型输入，以及按固定规则选出的 27 个快照索引。完整归档 449,502,403 字节，SHA-256 `84169527af6ad6aaf51729663b59283bc5f28368ff9ddd7856198eec226056d6`，下载地址见 `manifest.json`。选择规则与标签无关；EXT 未用于训练、选模、阈值或默认模型选择。