在现代交通管理中，汽车的种类繁多，识别不同车型的信息对交通监控、停车管理、车辆识别等应用具有重要意义。本博客将介绍如何构建一个基于深度学习的常见车型识别系统，使用 YOLOv5 模型进行实时检测，并结合 Tkinter 创建用户界面，确保整个过程详细而清晰。
目录
1. 项目背景
随着智能交通系统的发展，对车辆的自动识别需求越来越高。车型识别可以帮助监测交通流量、分析车辆分布、优化停车管理等。本项目旨在实现一个基于 YOLOv5 的常见车型识别系统，能够实时检测并识别摄像头捕获的车辆信息。
2. 项目准备
2.1 环境配置
我们将使用以下工具和库进行开发：
- Python 3.x
- PyTorch
- OpenCV
- Tkinter
- YOLOv5
首先，确保你的计算机上安装了 Python 和相关库。在项目目录下创建一个 requirements.txt 文件，内容如下：
<今天的文章 基于YOLOv5深度学习的常见车型识别系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程分享到此就结束了，感谢您的阅读。
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