現在、平面駐車場においてカメラを用いた知的混雑度分類手法が運用されている。しかし、車室ごとの判定枠設定や教師データ作成などの事前設計により導入コストが増大してしまう。本研究では畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた混雑度分類手法を提案する。CNNにより区画全体から混雑度を分類することで、車室ごとの事前設計が不要となるため導入コストの低減が期待できる。実験では高速道路SA一般駐車場の1区画の混雑度を分類し、精度の検証を行った。また、1区画にて学習したネットワークを用いて他区画の混雑度分類が可能か検証を行った。