【实际项目应用】 车标识别检测 【数据集说明】 车轮检测数据集，一共4203张图片，6类车标，分别为“奔驰”、”本田“、”丰田“、”奥迪“、”雪佛兰“、”大众“， ['Benz','Honda','Toyota','Audi','Chevrolet','VW']，多种背景，数据分布均匀，标签包含voc（xml）、yolo（txt）两种格式，多种目标检测算法可直接使用。纯手工标注，标注精准，算法拟合很好，数据质量可靠。 【备注】：若需json格式标签，或使用过程遇到问题，请私信留言。

1、yolov5检测源码_6类车标识别检测模型_使用说明 2、附有训练pr曲线、损失值曲线、召回率曲线、精确度曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代150次，模型拟合较好。

车辆有效信息的识别 车牌车型车颜色 车标识别，基于mallab算法

基于c++的车标识别源码

积分最低，matlab代码，有实验报告，图像视频处理的车标识别软件

carLogoRec 2018.4.18更新逻辑回归模块 2018.4.20更新OpenCV自带BP网路模块 2018.4.26更新手撸BP模块 2018.8.08更新基于LeNet-5的CNN模块（使用Pytorch） 模块列表 Opencv自带BP网络+ HOG Logistic回归内容/ LR 全局函数 CNN_pytorch 1. opencv自带BP网络+ Hog特征识别车标 opencv2.4.11：使用HOG特征进行车标分类识别 工程基于本人早期课程设计，记录在博客园博客中--- 。 环境要求 测试环境：win10 + VS2017 + OpenCV2.4.11测试结果：100％识别opencv的配置这里就不再多余述了。简单讲下工程的情况。 简单思路 其实直接将图像灰度值作为网络输入也可以，本工程使用了人工提取的图像的HOG特征作为网络输入，输出为车标类别。 训练集＆测试

识别车标位置，同时识别车的颜色，准确率一般，需要特定的图，难度较大可以修改

为了进一步提高车标识别率,提出了一种新的车标识别方法.首先应用二维主元分析技术进行数据降维,然后应用独立成分分析技术提取车标图像的特征,最后应用支持向量机技术设计分类器进行车标识别.实验结果表明,和现有方法相比,所提出的车标识别方法具有更高的识别率、更快的运算速度.

用来对车标进行检测和识别的图像库，都是同样大小的灰度图，包括奥迪，大众等众多车标

基于帧差法的运动车辆目标跟踪，配备一个GUI界面，可实现统计车辆数量，运动轨迹，和统计车辆数量和车流量以及速度等。后期可开发成判断道路是否拥挤等课题。可定制关于违章检测，车辆车型，车标等识别。