智能交通：智能交通(Intelligent Transport System,简称ITS)是上世纪90年代初美国提出的理念，它是将先进的GIS（地理信息系统）、通信技术、传感器技术、车辆识别与定位（GPS）、人工智能等技术有效地集成运用于整个地面交通管理系统，建立一种大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通管理系统。智慧交通：智慧交通是2009年由IBM提出的理念，在智能交通的基础上，融入了物联网、云计算、大数据、移动互联等高新IT技术来汇集交通信息，提供各类实时交通数据的交通信息服务。智慧交通依托于前期智能交通的发展，同时也对交通信息化提供了新的内涵。

汽车公共数据集，训练模型，用于车辆识别，车型分类。使用提供的2000张，标注了10类汽车的车辆场景分类的高分辨率图片。标签信息： bus,taxi,truck,family sedan,minibus,jeep,SUV,heavy truck,racing car,fire engine.

级联分类器训练出车辆识别，对形式车辆进行识别框选

vs平台上的车辆识别系统工程，可完美运行，内有对不同场景的车牌号的识别，值得一看，学到的东西肯定很多

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基于yolov5的车辆识别（货车与公交车识别），内含源码（yolov5、pyqt5、训练集与测试集划分代码）、原始图像数据集、标注数据集（xml格式及txt格式）、模型训练后权重文件、pyqt5交互界面以及使用说明。下载后可直接打开pyqt5交互界面实现车辆识别。

opencv 车辆识别 训练模型文件 cars.xml

程序是基于Matlab实现的，对于初学者，通俗易懂，直接下载就可以用，如果电脑的GPU性能不佳的情况下，利用Matlab可以实现YOLOV3的算法对目标识别。

基于MATLAB实现对车辆的识别，代码能够实现对摩托车、拖车、轿车等识别。采集机器学习的的方法来实现对不同类型车的识别。系统搭建了SVM模型，首先通过对图像的训练，然后再拿出测试图像对系统的识别效果进行测试，经过测试系统效果良好。

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