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直接运行就能看到效果的YOLOv9视频目标检测方案，专为行人和车辆识别优化。自带input_video.mp4示例视频和yolov9_model.pt预训练权重，无需训练，纯推理部署。主程序detect.py调用OpenCV读取MP4视频流，逐帧检测并叠加边界框与类别标签，结果保存为output_video.mp4。通过命令行参数可灵活调整输入路径、置信度阈值（默认0.25）和NMS IoU阈值（
YOLOv8 交通目标识别项目代码
本论文基于YOLO26目标检测算法，构建了一个面向城市交通场景的多类别车辆类型识别检测系统。系统针对12类常见车辆类别进行识别，包括：大型客车、大型卡车、长型客车、短型客车、轿车、中型卡车、小型客车、小型卡车、长型卡车、中型卡车、短型卡车和超长型卡车。实验数据集包含训练集2634张、验证集966张和测试集458张，共计4058张标注图像。
本文介绍了如何在星图GPU平台自动化部署鹰眼目标检测 - YOLOv8镜像，实现加油站场景下的车辆识别与车牌颜色统计。该方案能够实时检测进出车辆并自动分析车牌颜色（如蓝牌、黄牌、绿牌），为加油站运营提供精准的数据支持和可视化统计报告，助力智慧加油站管理。
本文设计并实现了一种基于深度学习YOLOv11的小目标车辆检测系统，结合YOLO格式标注的自定义数据集，构建了完整的车辆检测解决方案。系统采用Python开发，集成用户友好的UI界面及登录注册功能，支持高效的小目标车辆识别与定位。实验结果表明，在包含5236张训练图像和2245张验证图像的数据集上，模型能够准确检测复杂场景下的车辆目标，满足实时性与鲁棒性需求。本系统为智能交通、自动驾驶等应用提供了
本文采用YOLOv8作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv8以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对车辆目标数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富车辆图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取车辆目标的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测结果。
车辆分类识别系统 深度学习+神经网络CNN算法 django框架 毕业设计
本文提出了一种基于深度学习YOLOv11的车辆类型识别检测系统，能够高效准确地检测和分类四种常见车辆类型（公交车、小汽车、摩托车、卡车）。系统采用YOLOv11目标检测算法，结合YOLO格式的标注数据集进行训练和验证，实现了较高的检测精度和实时性能。此外，系统配备了用户友好的UI界面，支持登录和注册功能。实验结果表明，该系统在测试集上达到了良好的识别效果，可为智能交通管理、车辆监控等应用提供可靠的
YOLOv8行驶车辆识别项目代码
•这是一个基于spring boot + maven + opencv 实现的图像识别及训练的Demo项目•包含车牌识别、人脸识别等功能，贯穿样本处理、模型训练、图像处理、对象检测、对象识别等技术点•java语言的深度学习项目，在整个开源社区来说都相对较少；•拥有完整的训练过程、检测、识别过程的开源项目更是少之又少！！
OpenCV级联分类器识别车辆实践笔记，包括静态图片中车辆识别和视频中车辆识别。
车辆识别
——车辆识别
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