基于深度学习AlexNet模型的车型识别方法设计.pdf

湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言1

1.1项目背景和意义1

1.2项目的目的和目标1

2相关技术与工具介绍2

2.1数据采集技术2

2.2深度学习模型概述2

2.3目标检测技术介绍3

2.4PyQt简介4

2.5开发环境与工具5

2.5.1Python简介5

2.5.2PyCharm开发工具的简介5

2.5.3第三方库简介5

2.5.4Tensorflow简介6

3方法设计与实现7

3.1数据集收集与预处理7

3.1.1数据集的获取7

3.1.2数据集预处理8

3.2深度学习模型选择与设计9

3.2.1深度学习模型的选择9

3.2.2模型的设计10

3.3模型的编译与训练11

3.4模型的评估与优化11

3.4.1模型的评估11

3.4.2模型的优化12

3.5前端设计与实现13

3.5.1系统前端设计13

3.5.2设计效果展示及分析14

I

湖南商务职业技术学院毕业设计

4小结15

参考资料17

II

湖南商务职业技术学院毕业设计

基于深度学习AlexNet模型的车型识别方法设计

1引言

1.1项目背景和意义

随着城市化建设的发展，我国对交通建设需求也不断的增长，我国成为世

界上交通领域基础建设最快的国家之一，但是车辆管控问题、道路交通问题和

车辆违章问题层出不穷，很难做到全面、有效管理。目前，计算机技术的不断

提高，在大数据和物联网和机器学习技术的支持下，社会日渐趋于智能化，智

能的管理城市交通是目前急需发展的，智能交通。智能交通是指将计算机技术、

物联网和机器学习等技术综合运用于交通体系，能够有效、准确和全面地管理

交通。目前，智能交通在国外一些发达国家得到了广泛地使用，我国也快速地

发展着。

汽车车型识别在智能交通领域有极其重要的作用，它采用图像处理技术，

根据不同汽车车型的图像特征，对其进行分类。社会上很多人才在这一方面投

入了大量研究，对交通智能化领域发展提供巨大的帮助。

对于车辆智能识别来说，深度学习提供了高效可靠解决方案，其中卷积神

经网络在车型识别得到广泛的应用。近几年来，随着大数据发展，传统机器学

习的发展并没有随着数据量的增多而发展，深度学习却有很好的表现。运用大

量数据提高自身性能的深度学习迅速被应用各种场合，并发挥独特的作用。

1.2项目的目的和目标

基于深度学习的车型识别系统的设计在实现车型识别，能够准确地判断车

辆的类型。车型识别系统需要能够准确地对车型进行分析和识别，以便及时做

出反馈。系统需要具备高准确度，能够对各种类型的车型进行准确分类和识别。

系统需要具备鲁棒性，能够在不同环境条件下、不同拍摄角度和光照条件下，

仍能保持较高的识别准确度。系统需要能够处理多种类型的车辆。系统需要具

备良好的可扩展性，能够适应不同场景和应用需求。

基于深度学习的车型识别系统的设计是为实现对车辆类型的准确、实时、

鲁棒的识别，以满足不同领域和应用的需求。