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界面图：
项目简介：
网络：深度学习网络 yoloV5
软件：Pycharm+Anaconda
环境：python=3.8 opencv PyQt5 torch1.9
文件：训练集8000张图片 测试集1000张图片 系统包含所有文件夹 环境文件 UI文件
功能：可以识别6种机动车车型，可以识别单张图片、批量图片与视频，可以摄像头识别，图片识别支持统计检测到的物体数量
项目获取（项目完整文件下载请见参考视频的简介处给出：➷➷➷）
系统展示视频：基于深度学习的车辆车型识别检测系统_哔哩哔哩_bilibili
项目介绍：
本项目旨在开发一个基于深度学习的车辆识别系统，采用先进的yoloV5网络架构，以实现对不同车型的精准识别。系统开发环境选用Pycharm集成开发环境，并结合Anaconda进行环境管理和包依赖的配置。为了确保系统的稳定性和高效性，我们选择了Python 3.8作为开发语言，并集成了opencv、PyQt5以及torch1.9等关键库和框架。
在数据方面，准备了总共9000张图片，其中8000张用于训练模型，剩余的1000张用于测试模型的性能。系统包含了所有必要的文件夹结构，包括训练集、测试集以及相关的环境配置文件。此外，系统还提供了用户界面(UI)文件，以便用户能够方便地与系统交互。
功能方面，系统能够识别多达6种不同类型的机动车车型。它支持对单张图片、批量图片以及视频文件进行识别处理。为了满足实时监控的需求，系统还具备摄像头实时识别的功能。在图片识别方面，系统不仅能够识别出图片中的车辆，还能够统计检测到的车辆数量，为用户提供详尽的分析数据。
总而言之，本项目通过结合强大的深度学习技术和用户友好的交互界面，为用户提供了一个高效、准确的车辆识别解决方案，具有广泛的应用前景，无论是交通监控、智能停车场管理，还是车辆统计分析等领域。