基于深度学习的车型识别系统（Python+清新界面+数据集）.doc

摘要：基于深度学习的车型识别系统用于识别不同类型的车辆，应用YOLOV5算法根据不同尺寸大小区分和检测车辆，并统计各类型数量以辅助智能交通管理。本文详细介绍车型识别系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的多目标进行识别分类，检测速度快、识别精度高。

完整代码下载：https://mbd.pub/o/bread/ZJaXlZlx

参考视频演示：\t/read/c_blank/video/BV1yM411p7kq/

离线依赖库下载：/s/1hW9z9ofV1FRSezTSj59JSg?pwd=oy4n?（提取码：oy4n）

前言

????????智能交通系统是现代化交通的重要组成部分,是未来交通系统的发展趋势。在智能交通中,车型的自动识别是一个重要的研究方向。其在停车场车辆管理、道路交通状况监管和车流量统计等众多领域有着广泛的应用。针对交通视频,车型识别系统主要利用图像处理和模式识别技术来实时进行分析处理视频监控数据。

????????本系统基于YOLOv5，采用登录注册进行用户管理，对于图片、视频和摄像头捕获的实时画面，可检测车型，系统支持结果记录、展示和保存，每次检测的结果记录在表格中。对此这里给出博主设计的界面，同款的简约风，功能也可以满足图片、视频和摄像头的识别检测，希望大家可以喜欢，初始界面如下图：

????????检测类别时的界面截图（点击图片可放大）如下图，可识别画面中存在的多个类别，也可开启摄像头或视频检测：

????????详细的功能演示效果参见博主的B站视频或下一节的动图演示，觉得不错的朋友敬请点赞、关注加收藏！系统UI界面的设计工作量较大，界面美化更需仔细雕琢，大家有任何建议或意见和可在下方评论交流。

1.?效果演示

????????一款软件的颜值和功能同样重要，首先我们还是通过动图看一下识别的效果，系统主要实现的功能是对图片、视频和摄像头画面中的车型进行识别，识别的结果可视化显示在界面和图像中，另外提供多个目标的显示选择功能，演示效果如下。

（一）系统介绍

????????基于深度学习的车型识别系统主要用于不同尺寸类型的车辆识别，利用摄像设备采集的图像、视频或实时画面，应用深度学习技术识别多种包括小型车、中型车、大型车、小型卡车、大型卡车等7种类型车辆，在软件界面中标记检测框和车型类别，并可视化数量；软件准确定位检测车辆并记录在界面中显示记录结果，支持各个类型车辆数目、类别、置信度等结果可视化、展示和保存；软件提供登录注册功能，可进行用户管理。

（二）技术特点

????????（1）检测模型支持更换，模型采用YOLOv5训练；

????????（2）摄像头实时检测车型，展示、记录和保存识别结果；

????????（3）可检测图片、视频等文件，统计结果实时可视化；

????????（4）支持用户登录、注册，检测结果可视化功能；

（三）用户注册登录界面

????????这里设计了一个登录界面，可以注册账号和密码，然后进行登录。界面还是参考了当前流行的UI设计，左侧是一个LOGO图，右侧输入账号、密码、验证码等等。

（四）选择图片识别

????????系统允许选择图片文件进行识别，点击图片选择按钮图标选择图片后，显示所有识别的结果，可通过下拉选框查看单个结果，以便具体判断某一特定目标。本功能的界面展示如下图所示：

（五）视频识别效果展示

????????很多时候我们需要识别一段视频中的多个车辆，这里设计了视频选择功能。点击视频按钮可选择待检测的视频，系统会自动解析视频逐帧识别多个车型，并将车型的分类和计数结果记录在右下角表格中，效果如下图所示：

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（六）摄像头检测效果展示

????????在真实场景中，我们往往利用道路的摄像头获取实时画面，同时需要对车型进行识别，因此本文考虑到此项功能。如下图所示，点击摄像头按钮后系统进入准备状态，系统显示实时画面并开始检测画面中的车型，识别结果展示可见本人视频。

2.?车型数据集及训练

（一）YOLOv5模型简介

????????本文借助YOLOv5实现对不同大小车辆的类型进行识别，YOLOv5的调用、训练和预测都十分方便，并且它为不同的设备需求和不同的应用场景提供了大小和参数数量不同的网络。

????????YOLOv5模型是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，它是YOLO系列的一个延伸，能够很好的用来进行车型的特征提取，其网络结构共分为：input、backbone、neck和head四个模块，yolov5对yolov4网络的优点在于：在input端使用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；在