基于深度学习VGGNet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图像分类技术介绍3

2.4Web框架技术（Flask）3

3开发环境与工具3

3.1Python简介4

3.2PyCharm开发工具的简介4

3.3第三方库简介6

3.4Pytorch深度学习框架7

4数据集的获取与预处理7

4.1数据集的获取7

4.2数据集预处理9

5深度学习模型选择与设计10

5.1模型的选择10

5.2模型的设计11

5.3模型的编译12

5.4模型的训练12

5.5模型的评估13

5.6模型的优化14

6前端设计与实现14

6.1系统前端设计14

6.2设计效果展示及分析15

7小结17

I

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参考文献18

II

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基于深度学习VGGNet模型的车型识别方法设计

1引言

1.1项目背景和意义

随着汽车数量的不断增加，交通拥堵、交通事故等问题日益严重。自动驾

驶技术通过采用先进的传感器、控制器和执行器等设备，实现了汽车行驶过程

中的环境感知、决策控制和执行操作，有助于减少交通事故、缓解交通拥堵、

降低能源消耗。在自动驾驶系统中，车型识别模块主要负责识别道路上行驶的

车辆类型，为后续行为预测和道路安全提供支持。

汽车车型的识别在智能交通方面有着极其重要的作用，它利用图像处理等

技术，根据不同汽车车型的图像特征，对其进行分类。通过车型识别技术，可

以实现对道路上行驶车辆的自动监测和统计，有助于交通管理部门更好地了解

道路使用情况，优化交通流量，提高交通管理效率。车型识别技术可以应用于

安防监控系统中，帮助警方追踪犯罪嫌疑车辆，加强对公共安全的保障。车型

识别可以应用于智能停车场系统，实现对车辆进出的自动识别和管理，提升停

车场的管理效率和用户体验。通过车型识别技术，可以收集大量车辆信息数据，

为城市规划、交通政策制定和提供重要参考依据，促进城市的智慧发展。

1.2项目的目的和目标

车型识别的主要目的是通过计算机视觉和人工智能技术，对道路上行驶的

车辆进行自动识别，从而实现交通管理、安全监控和智能停车等方面的应用。

要做到下面这些个目标：

准确识别车型：通过图像识别技术，准确识别不同类型的车辆，包括轿车、

卡车、越野车等。

实时性：能够在实时场景下快速识别车辆，以满足交通管理和安全监控的

需求。

车型分类：能够对不同种类的车辆进行分类识别。

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2相关技术与工具介绍

2.1数据采集技术

从网上采集车辆图像，具体包括以下步骤：

1.有哪些信誉好的足球投注网站查找：通过百度或谷歌有哪些信誉好的足球投注网站，从网上下载车辆图像。

2.数据筛选：对抓取的图像进行筛选，去除不符合要求的图像，如分辨率过

低、模糊不清等。