小工具更新：车辆违章查询 v1.0.0.2

最新推荐文章于 2025-10-04 10:54:59 发布
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本次更新优化了配置项格式并支持更多号牌输入组合。新增辽宁抚顺（辽D）车辆违章记录查询功能。
文末含资料链接和视频讲解！基于YOLOv8的无人机车辆识别系统完整教程
FJN110的博客
06-24 111
本教程详细介绍了基于YOLOv8的无人机车辆识别系统开发全流程。项目采用包含18,524张航拍图像的数据集，覆盖10类车辆目标（如轿车、卡车、飞机等）。教程从技术背景、数据集分析到YOLOv8算法原理进行了系统讲解，提供了完整的环境搭建指南和数据处理方法，包括数据集划分、标注格式转换等关键技术步骤。该系统可广泛应用于智慧交通管理、城市规划和应急响应等场景，实现高效准确的车辆识别与监控。
基于YOLOv8的智能停车位检测系统：从原理到实现
YOLO
08-02 326
数据采集模块：负责获取停车场监控视频或图像预处理模块：对输入图像进行标准化处理目标检测模块：基于YOLOv8的停车位和车辆检测状态判断模块：分析停车位的占用状态用户界面模块：可视化展示检测结果数据存储模块：记录停车位使用情况YOLO(You Only Look Once)系列算法是目标检测领域的重要里程碑，从2016年的YOLOv1发展到现在的YOLOv8，其性能和效率不断提升。YOLOv8由Ultralytics公司于2023年发布，在精度和速度方面都有显著提升。停车位区域标注。
全国车辆违章查询数据使用（PHP）
weixin_34234829的博客
09-13 229
简介聚合数据全国车辆违章数据接口，目前已经支持300个左右的城市违章查询，已连接上万个APP。方便有车一族随时了解自己是否有过交通违章，避免因遗忘或逾期处理违章罚单而造成的不必要损失。 API参考文档：https://www.juhe.cn/docs/api/... 基于PHP的全国车辆违章查询API调用代码示例 本代码示例是基于聚合数...
数字孪生场景构建：基于YOLOv10的目标检测系统实现
YOLO
07-07 573
YOLOv10是Ultralytics公司于2024年推出的最新版本YOLO(You Only Look Once)目标检测算法。增强的特征提取网络：采用更高效的Backbone结构，提升特征提取能力优化的损失函数：改进的CIoU损失和分类损失，提升检测精度轻量化设计：模型参数量减少，推理速度提升多尺度特征融合：更有效的特征金字塔结构，提升小目标检测能力对于特定数字孪生场景，我们需要构建自定义数据集。数据采集：使用相机、无人机等设备采集场景图像数据标注。
基于YOLOv8/v7/v6/v5的车型识别与计数系统：深度学习技术详解与实现
YOLO
09-10 376
本文详细介绍了基于YOLOv8的车型识别与计数系统的完整实现流程，从算法原理、数据准备、模型训练到最终的推理计数应用。项目总结技术选型: YOLOv8凭借其出色的精度-速度平衡和无锚点等先进设计，是本项目的理想选择。完整性: 提供了从零开始构建项目的全部代码，包括训练和推理，并加入了实用的区域计数功能。可扩展性: 代码结构清晰，易于修改和扩展，例如添加更复杂的多区域计数、越线计数、车速估计等功能。实用性: 系统可直接应用于真实的智能交通场景，如路口车流量统计、停车场空位检测等。未来展望。
基于YOLOv11和PaddleOCR的车牌检测与识别系统
最新发布
YOLO
10-04 631
python"""完整的YOLOv11模型"""# 颈部网络 - 特征金字塔# 检测头])# backbone前向传播# 颈部网络处理# 检测头输出"""检测头"""CCPD数据集来源：中国城市停车场数量：约30万张图像特点：多种天气、光照条件，包含倾斜、模糊等挑战性样本PKU数据集来源：北京大学数量：约9000张图像特点：标注精细，包含车牌四个角点坐标AOLP数据集来源：台湾学术机构数量：约2000张图像特点：分为三个子集：准入、交通、道路巡逻。
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