本发明提供基于NSGA‑III算法驱动的共享单车品牌识别与密度优化方法，涉及共享单车品牌识别管理领域，通过多源异构数据采集、图像识别技术与NSGA‑III算法相结合，实现了共享单车的智能管理。首先利用监控设备获取共享单车的图像和位置数据，通过深度学习模型进行品牌识别，随后基于品牌和位置数据计算共享单车品牌分布的密度值；通过NSGA‑III算法进行多目标优化，动态调整共享单车的分布，避免特定品牌的共享单车过度集中，从而减少交通阻塞，并优化共享单车的调度策略，提高了共享单车的利用效率和城市交通流动性。