一、介绍
车辆车型识别，使用Python作为主要编程语言，通过收集多种车辆车型图像数据集，然后基于TensorFlow搭建卷积网络算法模型，并对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django搭建web网页端操作界面，实现用户上传一张车辆图片识别其类型。
二、系统效果图片展示
三、演示视频 and 完整代码 and 安装
地址：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/sem38n5ssorbg8g7
四、卷积神经网络算法介绍
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）在图像识别领域具有显著的特点：
-
局部感知能力：通过卷积层，CNN能够捕捉图像的局部特征，如边缘和纹理信息，这使得它在处理图像时具有空间感知能力。
-
参数共享：卷积层中的权重在整个输入图像上共享，减少了模型的参数数量，降低了过拟合的风险，并提高了训练效率。
-
平移不变性：由于权重共享，CNN对输入图像中的平移具有不变性，即相同的特征在图像的不同位置出现时，网络能够识别出来。
-
层次化特征提取：CNN通过多层结构实现从简单到复杂的特征提取，底层可能识别边缘，而高层可能识别更复杂的形状或对象。
-
自动特征工程：传统的机器学习方法需要手动提取特征，而CNN能够自动学习数据中的特征，减少了预处理的工作量。
-
多任务学习能力：CNN不仅可以用于图像分类，还可以通过修改网络结构来执行其他任务，如目标检测和图像分割。
下面是一个简单的CNN代码示例，使用Python和TensorFlow框架：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models# 定义模型
model = models.Sequential()
# 添加卷积层
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
# 添加另一个卷积层
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
# 添加全连接层
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
# 添加输出层
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])# 模型摘要
model.summary()
这段代码定义了一个简单的CNN模型，包含两个卷积层和池化层，随后是全连接层和输出层，适用于MNIST手写数字识别任务。
