基于yolov5+PyQt5实现雾天环境下车辆检测源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.7z 雾天环境下，车辆检测源码，带模型、数据集、评估指标曲线、GUI界面、项目说明。 适合用作期末大作业、毕设、课设项目 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

基于yolov5+opencv实现车辆检测计数源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.7z 检测的类别目标有：轿车、卡车、大巴车 带GUI界面、训练好的模型、评估指标曲线、loss曲线、精确度曲线、召回率等、项目说明 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

实战 车辆检测及型号识别 简介 车辆检测及型号识别广泛应用于物业，交通等的管理场景中。通过在停车场出入口，路口，高速卡口等位置采集的图片数据，对车辆的数量型号等进行识别，可以以较高的效率对车型，数量信息等进行采集。通过采集的数据，在不同的场景中可以辅助不同的业务开展。如商场停车位的规划，路况规划，或者公安系统追踪肇事车辆等等。 在第七周的作业中，学员们已经掌握了使用slim框架来对植物进行分类识别。 在第八周的作业中，学员们已经掌握使用slim物体检测框架来进行物体的检测和识别。 本项目中，将会综合第七周作业内容和第八周的作业内容,实现一个车辆检测的工业级系统。 作业内容 学员需要利用tensorflow提供的slim图片分类框架和物体检测框架实现一个可以对任意图片进行车辆检测的系统。 评价标准 成果1, 一整套可以运行的系统 包含代码和详细的文档。文档要求可操作。能够按照文档的描述搭建系

调用opencv函数，利用光流发，进行车辆检测，代码详细，是学习光流法和车辆检测的好资料。

Haar级联的车辆检测 最后页面更新时间： 2016年10月19日 最新版本： 1.0.0 （有关更多信息，请参见发行说明） 大家好，执行车辆检测的一种简单方法是使用Haar Cascades。 当前，我没有关于它的详细教程，但是您可以在OpenCV主页上获得一些其他信息，请参阅页面。 另请参阅以训练您自己的级联分类器。 haar-cascade cars.xml是使用来自后方的526张汽车图像（360 x 240像素，无比例缩放）进行训练的。 这些图像是从布拉德·菲利普（Brad Philip）和保罗·厄普代克（Paul Updike）提出的Car数据集中提取的，该数据集取自南加州的高速公路。 有关更多信息，请参见： 训练自己的OpenCV Haar分类器 相关论文： 奥利维拉，M。 Santos，V.使用类似Haar的功能自动检测实际道路上的汽车（ ） 一些其他资源：