(1) 数据通信与存储功能 高清卡口应用软件可以完整、 正确地接收高清卡口标识点设备的状态及识别 结果数据与抓拍车辆照片， 在路段中心数据库进行存储、统计和管理，并按照统 一的数据通信、 存储规范与高清卡口管理软件进行数据通信， 具体规范与要求满 足“7.3高清卡口应用软件与管理软件的接口技术要求” 。数据传输内容主要包括： ①车牌和车辆特征信息：时间、地点、方向、车道、车型（大、中、小） 、 速度、车牌颜色及车牌号码、车身颜色、车徽标志等基本信息。 ②高清抓拍图片：叠加相应数据。 ③车流量统计数据：可分车道、分方向、分时段、分车流进行车流量统计。 ④高清监控视频录像： 高清网络摄像机可提供 1080P的高清晰全景录像， 并 实时上传至路段中心的网络硬盘录像机进行存储。 ⑤设备实时状态监控：实现高清卡口标识点设备的实时监控与远程维护管 理。 ⑥违法占道车辆信息： 抓拍大车（黄牌车）违法占道图片并自动识别车牌号。 ⑦在通讯正常的情况下， 数据信息实时传送到路段中心服务器， 在网络或路 段中心设备出现故障等非正常情况下， 系统应将数据保存在高清卡口标识点设备 中，故障解除后自动恢复断点数据续传，或可采用人工方式下载数据。 (2) 设备状态监控与管理功能 通过远程管理， 实现对本路段高清卡口外场设备管理、控制、故障诊断等相 关配置功能，并实现对前端设备状态实时监控功能。 ①系统提供设备编号、设备时钟、设备运行状态监测设置等设备参数配置， —23—

本资源是自己初学机器学习时，成功调试出来的mnist手写数字识别代码过程，资源包括官方mnist数据集，自己手写的图片资源，用tensorflow框架搭建CNN，包括数据训练和测试过程。

Pytorch实现全连接神经网络模型和卷积神经网络训练MNIST数据集 Pytorch实现全连接神经网络模型/卷积神经网络训练MNIST数据集，并将训练好的模型在自己的手写图片数据集上测试 目录说明： CNN文件夹是用来保存卷积神经网络模型代码，其中model.py,my_dataset.py是被自动调用的，都不需要运行 FC文件夹是用来保存全连接神经网络模型代码，其中model.py,my_dataset.py是被自动调用的，都不需要运行 dataset文件夹是保存MNIST官方数据集的文件夹，不需改动 images文件夹是用来保存REAEDME.md文件中引用的图片的，不需改动 my_mnist_dateset文件夹是用来保存自己手写数字图片与标签文件的，自己手写的图片请放在my_mnist_dateset/classify对应的文件夹中 make_ours_dataset.py文件是用来处理my_mnist_dateset文件夹下的图像并生成标签用的 requirements.txt文件是环境配置文件

官方两大样例数据集 1、mnist数据集，就是手写数字； 2、fashion-mnist数据集，就是时尚商品。

用于深度学习，图像识别的经典数据

解压即可使用，运行代码可在本人博客中找到。大多数示例使用手写数字的MNIST数据集[1]。该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，其值为0到1。为简单起见，每个图像都被平展并转换为784(28 * 28)个特征的一维numpy数组。

内含mnist数据集和训练代码和qt界面代码 可直接python运行，十分方便。 可参考博客介绍：https://blog.csdn.net/qq_34904125/article/details/124832709 本代码基于python实现，深度学习训练mnsit数据集，pytorch的框架，也可以改成tensorflow进行训练。

这是MNIST手写数字数据集的jpg格式，包含60000张训练图片和10000张测试图片

VGG作为流行的几个模型之一,训练图形数据效果不错，在mnist数据集是常用的入门集数据，VGG层数非常多，如果严格按照规范来实现，并用来训练mnist数据集，会出现各种问题，如，经过16层卷积后，28*28*1的图片几乎无法进行。 先介绍下VGG ILSVRC 2014的第二名是Karen Simonyan和 Andrew Zisserman实现的卷积神经网络，现在称其为VGGNet。它主要的贡献是展示出网络的深度是算法优良性能的关键部分。 他们最好的网络包含了16个卷积/全连接层。网络的结构非常一致，从头到尾全部使用的是3×3的卷积和2×2的汇聚。他们的预训练模型是可以在网络上获得并在Ca

时尚MNIST 简单的时尚配饰使用Tensorflow keras库中的Fashion MNIST数据集对预测进行建模。 安装和使用。 该项目使用pipenv进行依赖项管理。 您需要确保在系统上安装了pipenv 。 这是安装依赖项并开始使用的方法。 使用pipenv sync -d安装它 完成后，生成一个shell来运行文件： pipenv shell 完成后，您可以运行任何文件，并进行测试。 添加您自己的图像。 有时，要尝试对新图像进行predictions.py并使用predictions.py测试，则需要添加它们。 这是操作方法。 将图像添加到images文件夹中。 如果要测试它们，请转至src/predictions.py ，然后将其替换为您的图像名称。 看起来像这样： np.array([get_image("...") 。 由Sunrit Jana制造，<3