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2022-05-08 基于卷积神经网络ResNet的车型识别（实验）

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bit vehicle 的数据集 已经将图片标注信息转换成xml格式 可用于目标检测训练 yolov3 yolov5等 包含分类和原始的一样 Bus’, ‘Truck’, ‘SUV’, ‘Microbus’, ‘Sedan’, ‘Minivan’ 这是转换好的xml文件 用labelimg打开 使用 change save dir 更改标签保存目录为本目录即可查看标签 或者将xml与图片放在同一目录也可查看

数据均借鉴后把主键转换成bigint类型，方便后续ETL清洗和迁移，发布仅仅用于交流学习 汽车品牌：temp_car_brand （460条记录） 汽车厂商：temp_car_maker （485条记录） 汽车规格：temp_car_size （22条记录） 汽车型号：temp_car_model （5035条记录） 汽车系列：temp_car_series （44123条记录） Resource.zip 压缩文件为汽车品牌logo,每张大小100*100 MySql脚本.zip 是Mysql的执行脚本，包含数据 Excel.zip：是现有数据的导出，方便建立SqlServer或者Oracle的表后方便导入

训练模型主要分为五个模块：启动器、自定义数据加载器、网络模型、学习率/损失率调整以及训练可视化。

利用Matlab语言。采用做差也就是差影法的算法。利用测试图片和背景图片进行做差，提取出车型的轮廓。因为考虑到会有一些噪声和抖动的干扰。这个时候结合形态学的方法，将噪声给滤除掉。因为总体来说，测试图片和背景图片进行做差。车型的轮廓它肯定是最大的一个连通域。其他的噪声和一些噪点是比较小的联通域。可以把比较小的帘头一点去掉，留下精准的车型的轮廓。这个时候去统计车型轮廓的车棚和车底的长度。根据这个长度的比例来判别是小轿车，面包车，还是公交车等等。制作一个GUI人机交互界面进行展示。

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13_车型识别系统（openCV源码）