车辆有效信息的识别 车牌车型车颜色 车标识别，基于mallab算法

多次部分充电的多车型纯电动车辆路径问题及求解方法研究，陈鹏，朱宁，研究多次部分充电的多车型纯电动车辆路径问题及求解方法.针对多次部分充电的多车型纯电动车辆路径问题,考虑时间窗约束和纯电动车�

car_brand_image.zip 为车辆品牌图片压缩包 车辆品牌表 : car_brand.sql 460条数据 表中有图片路径 根据自己项目把解压好的图片文件夹放入相对应的位置 车系表 : car_series.sql 5035条数据 车型表 : car_models.sql 44123条数据 说明.txt 使用说明文档

纯电动汽车数据（品牌+车型+年份） 内含sql 数据格式{ "brandLetter": "A", "children": [{ "children": [{ "id": 7, "name": "2019款R300 原力版", "parentId": 3 }, { "id": 8, "name": "2019款R300 引力版", "parentId": 3 }, { "id": 9, "name": "2019款R300 魔力版"

最近来，随着我国经济水平不断发展，人民生活质量和可支配收入逐渐提升，越来越多人希望获得更快捷的出行方式，选择购买电动汽车或新能源汽车，全国机动车持有数量呈现出不断增涨的姿态。同时，这也带来了日益严重的交通拥堵、停车困难、交通事故等问题。构建智能交通系统显得尤为必要，车型识别技术作为其中重要组成部分，随着深度学习方法得到广泛应用，本文基于深度学习对车辆车型识别进行研究，为解决日益凸显的交通问题做出贡献。本文对国内外车型识别研究进行总结，分析不同识别方法优势与不足。介绍神经网络的发展、相关结构与技术原理，深入了解不同深度神经网络模型（VGGNet、InceptionNet、ResNet）的结构及原理，突出其独特改进优势。本文选用识别精度较高，在速度上具有很大优势的YOLO算法，在BIT-Vehicle ID数据集上进行车辆检测试验，实验获得较好的准确度，mAP达到94.08%。

行业标准车型数据库车型使用性质对应表.pdf

基于深度学习的车型识别系统的设计与实现

车型识别系统由硬件和软件组成，硬件包括两部摄像机、图像处理计算机。图像处理计算机指安装了车型识别系统软件的计算机。软件包括视频捕获系统和车型识别软件。视频捕获系统负责视频监控，并从视频流中获取帧图像，然后送车型识别软件处理，该系统用微软公司提供的一套在 Windows平台上进行媒体流处理的开发包 DirectShow实现。车型识别软件是该系统的核心，它承担着运动目标检测、分割、图像预处理、车型特征提取、车型分类等重要任务。

为降低成本,减少温室气体排放,提出碳交易环境下固定车辆数的多车型车辆配送路径优化问题.考虑碳交易市场机制对运输企业收益成本的影响,建立具有固定车辆数多车型车辆低碳路径混合整数规划模型.针对问题性质,设计禁忌搜索算法进行仿真实验,同时对碳交易限额及交易价格等参数进行敏感性分析.分析表明,碳交易环境下合理安排运输车辆和配送路径,企业可以从碳交易中获得经济收益降低成本并减少碳排放.实验结果表明禁忌搜索算法在该问题求解上的有效性.

车型识别模型结果，包含训练结果、top1、top5的统计图、迁移后的模型结果(可直接用于mobile端)