基于深度学习的车型识别与计数系统：YOLOv5/v6/v7/v8/v10模型实现与UI界面集成

一、引言

        随着智能交通系统（ITS）的快速发展，车辆识别与计数成为了交通监控和管理中的重要部分。在过去，传统的车辆识别方法依赖于图像处理技术，通过边缘检测、特征提取等方式识别车辆。然而，随着深度学习的快速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测技术在图像识别领域取得了显著的进展，尤其是YOLO（You Only Look Once）系列算法。在这篇文章中，我们将介绍如何使用YOLOv5/v6/v7/v8/v10等不同版本的深度学习模型，结合HTML/CSS/JavaScript网页技术，构建一个基于深度学习的车型识别与计数系统。

目录

一、引言

二、项目概述

三、深度学习模型选择：YOLO系列

3.1 YOLO简介

3.2 YOLO模型的选择

四、系统架构设计

4.1 总体架构

4.2 系统流程

五、数据集准备与模型训练

5.1 数据集选择

5.2 数据集格式

5.3 数据集配置文件（data.yaml）

六、模型训练

6.1 环境配置

6.2 开始训练

七、前端网页开发

7.1 UI界面设计

7.2 前后端交互

八、后端模型推理服务

8.1 使用Flask构建推理服务

九、总结

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二、项目概述

我们的目标是实现一个能够在网页上运行的实时车型识别与计数系统。系统的主要功能包括：

1. 车型识别：通过深度学习模型，识别摄像头或者上传视频中的车辆类型，如轿车、卡车、公交车等。
2. 车辆计数：根据检测到的车辆对象，实时统计车辆数量。
3. UI界面展示：通过网页界面展示检测结果，包括识别出的车型和对应的车辆数量。
4. 模型选择与集成：支持YOLO系列不同版本的模型集成，包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv10等。