项目简介

本项目是基于Python和TensorFlow框架构建的车型识别系统。借助深度学习技术，能在停车场出入口、路口、高速卡口等位置识别车辆数量及型号，采集的数据可辅助智能交通、自动驾驶、安防等领域的应用，具有高效、准确、实用的特点。

项目的主要特性和功能

1. 深度学习模型训练：采用Inception V4神经网络模型训练车辆数据集，生成分类训练模型。
2. 车型识别：利用训练好的模型识别图片中的车辆型号，包含车辆检测、特征提取、模型预测等步骤。
3. 图像预处理：对输入图像进行调整大小、裁剪、归一化等预处理，提升模型识别准确率。
4. 数据增强：训练过程运用随机裁剪、颜色失真等数据增强技术，提高模型泛化能力。
5. 模型评估与优化：通过准确率、召回率等指标评估模型性能，并据此优化模型。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python和TensorFlow环境以及相关依赖库。
2. 数据准备：准备用于训练和测试的车辆数据集，包含图像和对应标签。
3. 模型训练：运行训练脚本，用Inception V4模型训练车辆数据集，生成分类训练模型。
4. 模型测试与评估：使用测试数据集对训练好的模型进行测试和评估，验证其性能。
5. 车型识别：使用训练好的模型对新的车辆图像进行车型识别，并输出识别结果。

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