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[毕业设计]2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总

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摘 要

车辆分类识别系统，通过机器学习库tensorflow作为模型构建框架，使用CNN卷积神经网络构建模型，并通过对数据集的处理划分测试集和训练集,通过多轮迭代得到训练好的模型，再将模型进行封装，并开发一个WEB界面系统用于用户的操作，最后实现用户在WEB页面中输入一张车辆分类图片，系统以弹窗的形式显示该车辆分类的信息

项目运行结果

1、系统首页

在这里插入图片描述

2、识别界面

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3、识别结果1

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4、识别结果2

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5、识别结果3

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6、后台管理登录界面

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7、数据管理界面

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车辆分类识别系统主要界面分为三个，系统说明首页、用户输入图片检测页面、管理人员后台信息管理页面
通过启动Django应用程序，打开网页输入127.0.0.1:8000可进入系统说明首页。

二、算法模块实现

本模块主要实现对车辆分类识别系统中模型训练部分。通过对数据集的处理，搭建网络模型，迭代训练等阶段最后得到一个精准的预测模型。其总体流程图
在这里插入图片描述

算法模块总体流程图
一个好的模型开始需要提供一个好的数据集，本系统中采用开源的车辆分类数据集，该数据集中有着13675张图片。

源码获取：

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# 深度学习 # 神经网络 # 算法 # 车辆识别
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