1、YOLO车辆检测数据集 2、车辆目标检测, 包括训练集train-dataset13339 张和val-dataset7183 张 3、calsses: car，van，others，bus 共四个类别 4、标签格式;txt和xml两种格式

SSD 算法利用多尺度特征图进行分类和位置回归，检测小目标效果优于 YOLO 算法，但 SSD 算法在进行车辆检测时存在漏检问题。为此，提出一种改进 SSD 算法。为提取更多的车辆特征信息，设计改进 Inception 模块替代 SSD 网络中的 Conv8、Conv9 和 Conv10 层。将浅层特征的位置信息和深层特征的语义信息进行均衡化融合，构建多尺度特征融合均衡化网络，提高小目标车辆识别率。在特征提取层均引入 SENet，对不同特征通道的重要性进行重标定以提高模型性能。实验结果表明，改进后 SSD 算法在自制的车辆数据集上平均精度为 90.89%，检测速度达到 59.42 frame/s，相比改进前的 SSD 算法，在精度和速度上分别提高 2.65 个百分点和 17.41 frame/s，能够更快速、准确地对图像中的车辆进行识别和定位。

1.领域：matlab，yolo2的车辆检测识别算法 2.内容：【含操作视频】基于yolo2的车辆检测识别matlab仿真 3.用处：用于yolo2的车辆检测识别算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

车辆检测 表中的内容 演示版 概述 通过YOLO V4和PYQT 5开发的AI工具，可通过在各种视频监控源上使用计算机视觉和深度学习算法来帮助当局确保车辆实时安全行驶距离 动机 什么是利用您的知识的理想方法。 当我学习深度学习和我们的导师运用我们的知识在我们的项目中使用GUI进行端到端项目时，这个项目的主意就打动了我。 我找不到与之相关的任何相关视频。 这促使我使用这个了不起的工具来研究深度学习模型。 技术方面 该项目分为两部分：使用深度学习模型识别车辆。 使用PyQt5构建GUI。 安装： 分叉存储库并下载代码。 下载以下文件并将其放在Yolo目录中 安装所有依赖项 运行main_code.py

实现ADAS功能，主要有LDWS 、FCWS

1、yolov5训练好的汽车检测模型，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的汽车识别权重，从自动驾驶场景KITTI汽车检测数据集训练得到 2、自动驾驶场景KITTI汽车检测数据集：https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85208797 4、包含1000多张标注好的城市交通场景的数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为car，配置好环境后可以直接使用 5、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 6、采用pytrch框架，python代码

基于yolov5和deepsort的智能交通监控系统，有详细注释和readme使用说明

Darknet版交通场景YOLOv4车辆检测： 1、包含训练好的weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map到90%以上 2、包含1万张KITTI汽车检测数据集，类别名为car，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/12423074

基于双目视觉的违章车辆检测与跟踪系统设计.docx

js车辆检测时间计算代码是一款基于vue.js实现的车检计算器。