基于 Python 深度学习的车辆特征分析系统，附源码

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1 摘 要

当下是一个数据化、信息化的时代，在这样一个时代中，通过计算机与人工智能相结合的不断发展，使得计算机能够更好的通过模拟人类的思维模式来为人们提供更多、更好的服务。而利用计算机对于图像的识别则是非常常见的一种方式。特别是在当下的交通管理上，通过利用摄像机拍摄图像，通过计算机对于图像中的车辆进行要素的获取，能够很好的通过搜集到的车辆要素，例如车牌、车辆品牌、驾驶人员等。通过获取图像能够准确的判断车辆的所有者，获取最为准确地数据信息。这项技术在当下的智慧交通中已经得到了非常好的应用。

而在机动车的自动识别过程中，通过利用深度学习的算法来让计算机通过不断地获取信息要素形成信息库，可以更好的提升计算机对于车辆的识别能力。本次就是通过利用了深度学习技术结合Python开发工具来设计一款能够在线通过图片分析来识别车辆的品牌的软件。通过该软件的搭建能够建立汽车的品牌百科，通过深度学习的方式不断的填充百科信息库中的内容，通过车辆识别功能来进行图像的上传来对图像中的车辆的类型、车辆的品牌以及车辆的颜色进行识别，通过识别操作来进一步的提升计算机的应用广泛度，能够让计算机通过自主分析来更好的代替人工来实现有效的数据信息判断。

文章首发地址:https://blog.it1314.top/71/

关 键 词：深度学习；车辆特征；车牌识别；Python

2 技术栈

环境要求
Python 3.8 （最好用 3.8）
pycharm （社区版，专业版本都可以）
MySql （建议 5.7， 8.0 也可以）
Navicat （不限制版本）

3 基于深度学习的车辆特征分析系统需求分析

需求设计

本次对于车辆特征的分析系统的设计上，需要解决对图像中的车辆识别的问题。例如上传的中车辆的大小不固定，拍摄的角度不固定，图像的清晰度不同。需要本次所设计的系统能够通准确的在不同的图像中准确的找到车辆，并且能够实现对车辆的颜色、车辆的品牌以及车辆的类型进行判断。而在车辆的颜色识别的问题上，对于颜色的识别会受到反光材料的影响，在光照下车辆的颜色会有所变化，而有些特种车辆上会有多种不同的颜色，需要本次设计的系统能够准确地对颜色进行分析。而在车辆的类型分析上，也会遇到不同类型的车辆之间有可能差别较小，需要系统实现准确地车辆类型的判断。而这些内容都需要在深度学习的训练中实现很好的数据搜索与积累，确保不会在系统搭建完毕后，在具体的使用时造成识别失败的情况出现。

其他功能需求分析

本次的系统设计在核心功能汽车的特征识别之外，本次的设计还包括了其他的一些辅助的内容。在其他的功能模块的设计上，本次还需要添加汽车百科的功能，在该功能中能够对现在一些主流的汽车品牌、主流的汽车型号等进行科普知识的添加和展示。本次还计划设计识车大全功能模块，在该功能模块中能够对现在世界主流的汽车品牌以及车标进行图片的展示，通过结合图文的方式来进行品牌的介绍等内容。通过加入上述内容来丰富整个系统可使用的功能，更好的提升系统的可用性。

系统设计

系统的功能模块设计

通过对本次的功能需求的分析之后，此次的系统设计整体的功能可以通过如下的功能模块图来进行相应的内容展示：

本次对于用户所操作的页面中的功能设计上，通过以车辆识别为核心功能，在车辆的识别中计划可以识别出车辆的品牌以及型号，可以合理的判断车辆的颜色，将车辆是属于轿车、suv、跑车或者面包车进行有效的区分。在整个设计上还通过不断的研究和探索加入大数据的信息，比如车辆车型的指导价、车辆的品牌历史信息简介等。通过一系列的信息判断来实现有效的车辆特征的获取，从而能够更好的完成数据库的数据信息的存储，让计算机能够更加深入的进行训练学习，从而通过不断地积累更好的让计算机能够实现有效的车辆特征判断。

数据库的设计

在本次的数据库的设计上，通过数据库表格的方式来对整个系统中所需要的数据信息进行表格绘制，从而完成数据库的数据信息存储，通过构建逻辑关系来实现完整的存储和调用的过程实现，本次设计的数据库表格设计如下：

表4-1管理员数据库表

表4-2汽车数据库表

系统的实现

系统的登录模块设计

本次设计的基于深度分析的车辆特征系统，设计了用户的登录页面。在用户的登录页面中用户可以在该界面中进行注册，或者有注册过的用户可以直接输入用户信息完成登录。具体的页面如下图所示：

图5-1 系统的登录模块

系统的首页实现

在登录之后，整个系统的页面会有一些相应的统计信息展示在主页面中，在主页面中会有车标的数量、当前系统中用户的数量、识别的图片的数量以及当下所在的年份信息等内容。整个首页页面展示如下所示：

图5-2 系统首页的实现

菜单模块的实现

当将鼠标移至左边后，会出现整个系统的主菜单，在主菜单中有车辆的识别功能、汽车百科识别、汽车百科、识车大全以及图片管理和个人信息管理等内容，如下图所示：

图5-3 菜单模块的实现

车辆特征识别图片上传的实现

在进入到车辆识别的菜单中，可以看到当前系统中已经存在的上传过的图片信息。用户想要进行新的车辆识别可以点击"新增车辆识别"的按钮，系统会弹出一个新的对话框，在对话框中能够进行文件的上传，再上传完文件后可以再对图片进行分析，上传操作如下图所示：

图5-4 车辆特征识别图片上传的实现

车辆特征识别的实现

当图片上传完毕之后，能够对汽车图片进行识别，在识别过程中系统会校验汽车的类型是小轿车还是面包车等其他车种，会进行车辆颜色的判断，会对车辆的品牌进行判定，并且以文字的形式进行展示，如下图所示：

图5-5 车辆特征识别的实现

汽车百科的实现

在汽车百科的页面中，会有对各类品牌汽车的讨论，会按照不同内容进行标题和内容的简介。也可以在搜索页面中根据主题和描述信息关键词来进行相应内容的检索。如下图所示：

图5-6 汽车百科的实现

识车大全的功能实现

当进入识车大全后，整个页面中会有所有当下流行、常见的汽车品牌的展示，会有车标的显示、汽车的品牌及所属国家的简介，如下图所示：

图5-7 识车大全的实现

参考文献

[1] 黄文杰.基于投影的车牌字符分割方法.中国图形图像,2009, 33(1): 57-60

[2] Xu LI, Shu chang XU, You Y C, et al. Segmentation method for
personalized American car plate based on clustering analysis[J].
Journal of Zhejiang University, 2012, 46(12): 2155-2159

[3] Fang X L,Fang Y L. A New License Plate Character Segmentation
Algorithm Based on Priori Knowledge Constraints[J].Journal of
Chongqing Technology & Business University, 2012, 29(8): 42-46

[4] 郑成勇,李红.基于字符整体性及 blob
分析的车牌字符分割.华中科技大学学报（自然科学版）,2010, 38(3): 88-91

[5] Bichitrananda Behera, G. Kumaravelan. Text document classification
using fuzzy rough set based on robust nearest neighbor (FRS-RNN). 2020,
:1-9

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7 源码获取：

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