百度飞桨EasyDL图像分类：收费口车辆类型自动识别

项目说明
业务背景
随着城市化进程的不断推进，中国汽车的保有量一直保持上升态势，截止至2022年3月底，全国汽车保有量达3.07亿，汽车保有量的不断上升。不同车辆类型的分类在智能交通系统、公共安全等领域扮演着重要角色，例如高速收费口的车辆类型识别、停车场收费口的车辆类型识别、日常交通监控中的车辆类型识别等。

业务难点
以收费口管理场景为例，依据不同的车辆类型具有不同的收费标准，依靠人工判断并计算费用效率低且具有个人主观意识。

解决思路
为提高识别效率，避免主观因素影响收费标准，企业决定通过AI训练车辆类型识别的模型，与收费标准结合形成自动化的计费收费流程。鉴于市场上的车辆外观、类型也在不断的更新迭代，依靠通用解决方案很难满足实际应用需求，因此，企业选用飞桨EasyDL提供的零门槛AI开发功能，企业不需要了解算法基础即可快速完成模型训练，结合车辆类型识别的业务场景，企业选用了EasyDL-图像分类进行模型开发，并最终集成到业务产线中应用。

提示：在车辆类别识别的场景中，仅需辨别单张图片中的车辆属于某个类型即可，因此选用图像分类解决业务问题。

数据准备
当您数据采集时，需要注意保证单个图片中仅有一个目标主体车辆，避免造成识别困扰。您数据采集的角度需要和实际应用时的摄像头角度保持一致。

提示：考虑到收费口存在不同天气、天黑等情况，在数据采集时各种情况的数据均需要采集，例如，傍晚、黑夜、下雪等。