【源码】基于Python和TensorFlow的车辆型号识别系统

项目简介

本项目聚焦于车辆型号识别，可应用于智能交通、自动驾驶、安防等领域。在停车场出入口、路口、高速卡口等位置，能对车辆数量及型号进行识别，高效采集车辆信息，辅助商场停车位规划、路况规划以及公安系统追踪肇事车辆等业务开展。项目运用Inception V4神经网络训练车辆数据集生成分类训练模型，还提供图像预处理工具函数集合，将图像数据转换为适合深度学习模型训练和评估的格式，提升模型训练效率与预测准确性。

项目的主要特性和功能

1. 车辆型号识别：采用Inception V4卷积神经网络，融合Inception Module和Residual Connection优点，在验证集上分类准确率达88.4%。可依据训练生成的图协议文件对任意图片中的车辆型号进行识别，并在图片上标注识别结果及准确率。
2. 图像预处理：提供预处理工厂函数，可按指定模型名称获取相应预处理函数。具备图像大小调整、裁剪（随机裁剪和中心裁剪）、归一化和颜色失真处理等功能，让模型在训练和评估时更稳定，增强模型泛化能力。

安装使用步骤

车辆型号识别部分

1. 确保已安装Python和TensorFlow框架。
2. 加载图协议文件vehicle_inception_v4_freeze.pb，读取车辆型号标签文件labels.txt。
3. 读取待识别的图片，运行分类模型的图协议文件，得到分类预测结果。
4. 根据预测结果获取车辆型号编号和名称，并在图片上标注识别结果。

图像预处理部分

1. 安装依赖库，需安装Python和TensorFlow框架。
2. 在项目中导入所需的预处理模块，如preprocessing_factory、cifarnet_preprocessing、inception_preprocessing、lenet_preprocessing和vgg_preprocessing。
3. 使用get_preprocessing()函数获取相应的预处理函数，并根据模型的要求调用这些函数对图像数据进行预处理。
4. 使用预处理后的图像数据对深度学习模型进行训练和评估。

注意事项

1. 确保所选的预处理函数与使用的模型结构兼容，避免不必要的错误和性能问题。
2. 注意图像数据的格式，确保预处理函数能够正确处理输入图像数据的格式。
3. 根据模型的要求调整预处理函数的参数，如输出图像的大小、裁剪尺寸等，以优化模型的性能。
4. 确保输入的图像数据质量良好，避免图像损坏或缺失导致预处理失败。

下载地址

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