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车标识别研究
车标识别研究
车标识别
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2014-01-06
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车标识别研究的关键技术,在现代社会中越来越重要,以前对车标识别的研究比较少,是目前一项相当重要的技术
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车标识别检测数据集-4203张(6类:奔驰、本田、丰田、奥迪、雪佛兰、雪铁龙)+voc和yolo两种格式标签
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【实际项目应用】 车标识别检测 【数据集说明】 车轮检测数据集,一共4203张图片,6类车标,分别为“奔驰”、”本田“、”丰田“、”奥迪“、”雪佛兰“、”大众“, ['Benz','Honda','Toyota','Audi','Chevrolet','VW'],多种背景,数据分布均匀,标签包含voc(xml)、yolo(txt)两种格式,多种目标检测算法可直接使用。纯手工标注,标注精准,算法拟合
车标识别方法和技术研究
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演示 开始: PyQt5,3.3以上的cv2,hyperlpr 暂时不提供车型识别与颜色分类的模型 下载 ,并保存到yolo目录下 介绍 模型采用opencv DNN模块读取,所以确认你安装了包含DNN模块版本(3.3以上)的cv2 车辆定位采用darknet yolov3在coco数据集上的预训练模型 车牌识别采用开源的hyperlpr: : 视频播放界面基础: : 去做 连接KNN做
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包含车辆品牌、厂商、车系、车型、车标等数据,共25429条信息,excel格式,可转换成其它数据库。最后更新时间为:2019-08。
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