基于MATLAB的多色车牌及车型识别系统，涵盖了从车牌定位到模板匹配的完整流程。系统采用计算机视觉技术，通过一系列图像处理步骤（如灰度化、倾斜矫正、二值化、形态学处理、滤波处理、字符分割等），实现了对蓝色、绿色和黄色车牌的精准识别，并能判断车辆类型。此外，系统还具备友好的图形用户界面（GUI），支持语音播报功能，代码结构清晰且易于扩展。文中不仅描述了各个处理步骤的具体实现方法，还强调了系统的高效性和准确性。
适合人群：从事智能交通系统开发的技术人员、计算机视觉领域的研究人员以及对车牌识别感兴趣的开发者。
使用场景及目标：适用于需要自动化车牌识别和车型分类的场合，如停车场管理、高速公路收费、城市交通监控等。目标是提升交通管理效率，减少人工干预，提供更加智能化的解决方案。
其他说明：该系统不仅展示了MATLAB在图像处理方面的强大能力，也为相关领域的研究和应用提供了有价值的参考和技术支持。
2025-11-30 22:28:44
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道路车辆检测图像数据集_含21种各种不同的车辆类型+3004张高质量真实场景道路车辆图片+已做YOLO格式标注_可用于深度学习算法训练
2024-11-21 15:24:43
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YOLOv5训练车辆类型识别TXT数据集.自己整理的车辆类型数据集 一共1400张图片，共分7个类別， 分别为Bus，Car，SportsCar，MicroBus，Truck，SUV，Jeep是TXT格式的数据集，用LabelImg工具进行标注，可以转成TFRecord格式的数据集训练效果非常完美。里面含有权重比例文件，可直接拿来训练。
2023-05-15 18:31:50
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数据包含两个个SQL文件，分别为品牌数据、车系数据和一个压缩包。
压缩包包括brands：品牌 models:车系（其中包括logo，small_image：车辆小图，big_image：车辆大图）
品牌信息包括ID、名称、LOGO等242个各类品牌；
车系信息包括ID、名称、图片、指导价、LGO等；
部分车系停产，车辆图片不显示
2023-03-14 14:36:17
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APP-yolov5-车辆类型识别;
可以对truck、bicycle、motorcycle、car 四种类型车辆进行识别
2022-05-02 14:10:20
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车辆识别
该项目依赖于opencv3.4.1和org.json。 本文档中引用了opencv与eclipse的集成。
车牌识别需要调用百度AI界面并注册为开发人员。 然后通过在util包的package-info.java中填充CLIENT_API_KEY和CLIENT_SECRET_KEY来获取access_token。
待续...
2021-10-14 23:02:02
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GAT16.4-2012 道路交通管理信息代码 第4部分：机动车车辆类型代码
2021-03-25 10:56:44
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