界面图:

项目简介:

网络:深度学习网络 yoloV5

软件:Pycharm+Anaconda

环境:python=3.8  opencv PyQt5 torch1.9

文件:训练集8000张图片 测试集1000张图片  系统包含所有文件夹  环境文件 UI文件

功能:可以识别6种机动车车型,可以识别单张图片、批量图片与视频,可以摄像头识别,图片识别支持统计检测到的物体数量

项目获取(项目完整文件下载请见参考视频的简介处给出

系统展示视频基于深度学习的车辆车型识别检测系统_哔哩哔哩_bilibili

项目介绍:

        本项目旨在开发一个基于深度学习的车辆识别系统,采用先进的yoloV5网络架构,以实现对不同车型的精准识别。系统开发环境选用Pycharm集成开发环境,并结合Anaconda进行环境管理和包依赖的配置。为了确保系统的稳定性和高效性,我们选择了Python 3.8作为开发语言,并集成了opencv、PyQt5以及torch1.9等关键库和框架。

        在数据方面,准备了总共9000张图片,其中8000张用于训练模型,剩余的1000张用于测试模型的性能。系统包含了所有必要的文件夹结构,包括训练集、测试集以及相关的环境配置文件。此外,系统还提供了用户界面(UI)文件,以便用户能够方便地与系统交互。

        功能方面,系统能够识别多达6种不同类型的机动车车型。它支持对单张图片、批量图片以及视频文件进行识别处理。为了满足实时监控的需求,系统还具备摄像头实时识别的功能。在图片识别方面,系统不仅能够识别出图片中的车辆,还能够统计检测到的车辆数量,为用户提供详尽的分析数据。

        总而言之,本项目通过结合强大的深度学习技术和用户友好的交互界面,为用户提供了一个高效、准确的车辆识别解决方案,具有广泛的应用前景,无论是交通监控、智能停车场管理,还是车辆统计分析等领域。

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