基于深度学习VGGNet模型的车型识别方法设计

湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言................................................................................................................................1

1.1项目背景和意义..................................................................................................1

1.2项目的目的和目标..............................................................................................1

2相关技术与工具介绍....................................................................................................2

2.1数据采集技术......................................................................................................2

2.2深度学习模型概述..............................................................................................2

2.3图像分类技术介绍..............................................................................................3

2.4Web框架技术（Flask）.....................................................................................3

3开发环境与工具............................................................................................................3

3.1Python简介.........................................................................................................4

3.2PyCharm开发工具的简介..................................................................................4

3.3第三方库简介......................................................................................................6

3.4Pytorch深度学习框架........................................................................................7

4数据集的获取与预处理................................................................................................7

4.1数据集的获取......................................................................................................7

4.2数据集预处理......................................................................................................9

5深度学习模型选择与设计..........................................................................................10

5.1模型的选择........................................................................................................10

5.2模型的设计........................................................................................................11

5.3模型的编译........................................................................................................12

5.4模型的训练........................................................................................................12

5.5模型的评估........................................................................................................13

5.6模型的优化........................................................................................................14

6前端设计与实现..........................................................................................................14

6.1系统前端设计....................................................................................................14

6.2设计效果展示及分析........................................................................................15

7小结..............................................................................................................................17

I

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参考文献.........................................................................................................................18

II

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基于深度学习VGGNet模型的车型识别方法设计

1引言

1.1项目背景和意义

随着汽车数量的不断增加，交通拥堵、交通事故等问题日益严重。自动驾

驶技术通过采用先进的传感器、控制器和执行器等设备，实现了汽车行驶过程

中的环境感知、决策控制和执行操作，有助于减少交通事故、缓解交通拥堵、

降低能源消耗。在自动驾驶系统中，车型识别模块主要负责识别道路上行驶的

车辆类型，为后续行为预测和道路安全提供支持。

汽车车型的识别在智能交通方面有着极其重要的作用，它利用图像处理等

技术，根据不同汽车车型的图像特征，对其进行分类。通过车型识别技术，可

以实现对道路上行驶车辆的自动监测和统计，有助于交通管理部门更好地了解

道路使用情况，优化交通流量，提高交通管理效率。车型识别技术可以应用于

安防监控系统中，帮助警方追踪犯罪嫌疑车辆，加强对公共安全的保障。车型

识别可以应用于智能停车场系统，实现对车辆进出的自动识别和管理，提升停

车场的管理效率和用户体验。通过车型识别技术，可以收集大量车辆信息数据，

为城市规划、交通政策制定和提供重要参考依据，促进城市的智慧发展。

1.2项目的目的和目标

车型识别的主要目的是通过计算机视觉和人工智能技术，对道路上行驶的

车辆进行自动识别，从而实现交通管理、安全监控和智能停车等方面的应用。

要做到下面这些个目标：

准确识别车型：通过图像识别技术，准确识别不同类型的车辆，包括轿车、

卡车、越野车等。

实时性：能够在实时场景下快速识别车辆，以满足交通管理和安全监控的

需求。

车型分类：能够对不同种类的车辆进行分类识别。

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2相关技术与工具介绍

2.1数据采集技术

从网上采集车辆图像，具体包括以下步骤：

1.搜索查找：通过百度或谷歌搜索，从网上下载车辆图像。

2.数据筛选：对抓取的图像进行筛选，去除不符合要求的图像，如分辨率过

低、模糊不清等。

3.数据清洗：对筛选后的图像进行清洗，去除噪声和模糊区域，提高图像质

量

2.2深度学习模型概述

Vgg16：它包含16个卷积层和3个全连接层这个模型结构简单而有效，采

用了小尺寸的3x3卷积核和最大池化层，使其在图像识别任务中表现出色。它

有以下几个特点：使用小尺寸的卷积核和最大池化层，增加了网络的深度没有

使用复杂的结构，易于理解和实现在大规模图像识别任务中表现出色，并且

VGG16是一个经典的深度学习模型，对于图像识别和特征提取任务具有重要意

义。

AlexNet：它包含5个卷积层和3个全连接层。它采用了卷积层、池化层、

ReLU激活函数和Dropout等技术。AlexNet中的卷积层和池化层交替堆叠，通

过不断减小特征图的尺寸来提取图像特征。还首次引入了ReLU激活函数，取代

了传统的Sigmoid函数，加速了训练过程并减轻了梯度消失问题。在AlexNet

中使用了LRN层，有助于提高模型的泛化能力。在全连接层中采用了Dropout

技术，有助于减少过拟合。在训练时，采用了数据增强的方法，如随机裁剪、

水平翻转等，有助于提高模型的泛化能力。它是在GPU上进行训练的，利用GPU

的并行计算能力加速了深度神经网络的训练过程。

YOLO：是一种流行的目标检测算法，它的主要特点是快速而准确。它是一

种单阶段目标检测器，与传统的两阶段方法R-CNN系列不同，它将目标检测任

务作为一个端到端的回归问题来解决，直接在单个神经网络中预测目标的类别

和位置。将图像分成网格单元，并在每个单元格中预测边界框的位置和目标类

别。这种方法使得模型可以同时检测整个图像中的多个目标，而不需要在不同

尺度上运行多个检测器。由于YOLO的设计，它非常快速，并且可以实时运行在

视频流上。YOLO通过在整个图像上进行单次前向传播来预测目标，因此速度比

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较快。YOLO使用AnchorBoxes来预测边界框，这些AnchorBoxes代表了不同

形状和尺寸的目标，有助于提高模型对不同目标形状的检测能力。

2.3图像分类技术介绍

在图像分类任务中，目标是将输入的图像分为不同的类别，而不需要定位

图像中的物体。因此，我们只需要使用图像分类技术，即通过对输入图像进行

卷积和池化等操作，将图像转换为一组特征向量，然后使用这些特征向量来预

测图像所属的类别。

在VGG16模型中，我们使用卷积层和全连接层来提取图像特征和进行分类。

VGG16模型包括13个卷积层和3个全连接层，其中卷积层用于提取图像的特征，

全连接层用于将提取的特征映射到类别概率上。

因此，在车型识别分类任务中，我们需要使用PyTorch等深度学习框架来

构建VGG16模型，并使用车型数据集对模型进行训练和评估。同时，我们还需

要使用图像预处理技术来对输入图像进行归一化、缩放等处理，以提高模型的

性能和准确率。

2.4Web框架技术（Flask）

在python中，主流的web开发框架一般有：

1.Django：基于Python的高级Web框架，它提供了强大的功能和广泛的文档

支持，适用于快速开发复杂的Web应用程序。

2.Flask：另一个基于Python的轻量级Web框架，它设计简单、灵活，适用

于小型到中型规模的Web应用程序。

3.RubyonRails：基于Ruby编程语言的Web应用程序框架，它遵循约定优

于配置的原则，提供了高效的开发工具和功能。

4.Express.js：基于Node.js的灵活的Web应用程序框架，它具有简单易用

的API，适用于构建快速、可扩展的Web应用程序。

5.Angular：由Google开发的前端Web应用程序框架，使用TypeScript编写，

提供了一套完整的工具和组件来简化Web应用程序的开发。

6.React：由Facebook开发的用于构建用户界面的JavaScript库，虽然不是

完整的框架，但通常与其他库和工具（如Redux）一起使用来构建复杂的

Web应用程序。

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7.Vue.js：一款轻量级、易学易用的JavaScript框架，用于构建交互式的Web

界面，它具有响应式数据绑定和组件化的特性。

本项目采用flask框架结合vue前端框架，搭建一个具有车型分类功能的前端

界面。其中还涉及的技术有：用element-ui组件搭建前端界面框架，用css调

节界面样式，用axios技术实现前后端的数据通信等。Flask的设计简单，易

于学习和使用。

它提供了基本的工具和库，让开发人员可以快速构建Web应用程序。Flask允

许开发人员根据自己的需求选择适合的库和工具，而不会强加太多约束。这种

灵活性使得开发人员可以根据项目的规模和要求来定制应用程序。：Flask的

设计是基于模块化的，开发人员可以根据需要添加或移除功能，使得应用程序

的结构更加清晰和易于维护。Flask使用Jinja2模板引擎来生成HTML页面，

这使得在页面中插入动态内容变得更加容易和灵活。Flask兼容WSGI（Web

ServerGatewayInterface），这意味着可以在多种Web服务器上运行Flask

应用程序，如Gunicorn、uWSGI等。Flask拥有大量的扩展库，可以帮助开发

人员快速集成各种功能，如数据库连接、表单验证、身份认证等。

3开发环境与工具

3.1Python简介

Python是一种广泛应用于科学计算、数据分析、人工智能等领域的编程语

言。其简洁的语法、强大的库支持以及丰富的社区资源，使得其在机器学习、

深度学习等领域具有广泛的应用。在本项目中，将使用Python编写代码，实现

数据预处理、模型构建、训练和部署等任务。

Python是一种高级、通用、解释型编程语言，由荷兰程序员Guidovan

Rossum于上世纪90年代初设计开发。Python以其简洁、易读的语法和强大的

功能而闻名，被广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、科学计算、网络

编程等领域。Python的设计理念强调代码的可读性和简洁性，这使得Python

成为初学者和专业开发人员都喜爱的编程语言之一。Python采用缩进来表示代

码块结构，而不是像其他语言那样使用大括号，这使得代码更具可读性，也促

使开发者编写出更整洁的代码。

Python拥有强大的标准库和丰富的第三方库，使得开发者能够轻松地处理

各种任务而无需从零开始编写代码。例如，NumPy和Pandas库使得数据分析变

得简单高效，Django和Flask等Web框架简化了Web应用程序的开发，而

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TensorFlow和PyTorch等库则使得机器学习和人工智能领域的工作变得更加便

捷。

Python的跨平台性也是其优势之一，开发者可以在Windows、MacOS、Linux

等各种操作系统上编写和运行Python代码，而且Python的可移植性极强，同

一份代码可以在不同平台上无需修改即可运行。

除此之外，Python还支持面向对象、函数式和过程式等多种编程范式，使

得开发者能够根据项目需求选择最适合的编程风格。Python还具有动态类型系

统，这意味着开发者无需显式声明变量的类型，从而提高了开发效率。总的来

说，Python是一种功能强大、易学易用的编程语言，适用于各种领域的开发任

务。无论是初学者还是资深开发人员，都可以通过Python快速、高效地实现自

己的想法和项目。Python社区庞大活跃，开源精神浓厚，这使得Python不断

发展壮大，成为当今最受欢迎的编程语言之一。

3.2PyCharm开发工具的简介

Pycharm是专门为Python语言开发的一款IDE工具，提供了丰富的功能和

工具，包括代码编辑器、调试器、代码分析器、版本控制工具、测试工具、数

据库工具、Web开发工具等，可以帮助Python开发者更加高效地进行开发工作。

PyCharm是一款由JetBrains公司开发的集成开发环境（IDE），专门用于

Python语言的开发。它提供了丰富的功能和工具，旨在帮助开发人员更高效地

编写、调试和部署Python代码。PyCharm的强大功能和用户友好的界面使得它

成为许多Python开发者的首选工具之一。

首先，PyCharm具有强大的代码编辑功能。它支持代码自动补全、语法高

亮显示、代码导航和重构等功能，帮助开发者编写代码时更加高效准确。此外，

PyCharm还具有代码检查和错误提示功能，可以帮助开发者及时发现并修复代

码中的错误。

其次，PyCharm集成了调试工具，使得调试Python代码变得更加简单。开

发者可以在PyCharm中设置断点、逐行调试代码，并查看变量的值以及程序的

执行流程，帮助他们快速定位和解决问题。

此外，PyCharm还提供了强大的版本控制功能，支持与Git、Mercurial等

版本控制系统集成，方便开发团队协作开发。开发者可以在PyCharm中进行版

本控制操作，比如提交代码、拉取更新、解决冲突等，使团队合作更加高效。

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PyCharm还支持各种Python框架和库，包括Django、Flask、NumPy、Pandas

等，开发者可以轻松地在PyCharm中创建和管理项目，以及使用这些框架和库

进行开发。

另外，PyCharm还具有丰富的插件生态系统，开发者可以根据自己的需求

安装各种插件，扩展PyCharm的功能，使其更符合个人的开发习惯和需求。

总的来说，PyCharm是一款功能强大、易于使用的Python集成开发环境，

为Python开发者提供了全面的工具和功能，帮助他们更高效地开发Python应

用程序。无论是初学者还是经验丰富的开发者，PyCharm都能满足他们的开发

需求，是Python开发的不可或缺的利器。

3.3第三方库简介

在本项目中，将使用以下Python第三方库：

torch：是Facebook开源的机器学习框架，提供了张量计算和动态计算图

等功能。

torchvision：是torch的图像处理库，提供了一些常用的图像处理函数和

预训练模型。

tqdm：是一个Python进度条库，可以在循环中显示进度条，方便用户了解

程序的运行进度。

netron：是一个神经网络模型可视化工具，可以用来查看、分析和调试深

度学习模型。

onnx：是一个开放式的神经网络模型表示格式，可以在不同的深度学习框

架之间进行模型转换和共享。

pyqt5：是一个PythonGUI编程库，提供了丰富的GUI控件和事件处理机

制。pillow：是Python的图像处理库，支持常见的图像格式和基本的图像处理

操作。

opencv：是一个开源的计算机视觉库，提供了图像处理、计算机视觉和机

器学习等功能。

matplotlib：是一个Python的绘图库，可以用来绘制各种类型的图表和图

形。

scikit-learn：是一个Python的机器学习库，提供了常用的机器学习算法

和工具函数。

Flask：是一个Python的Web框架，可以用来开发Web应用程序和API接

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口。

werkzeug：是一个WSGI工具库，提供了一些常用的Web开发工具和中间件。

3.4Pytorch深度学习框架

torch：PyTorch的核心库，提供了张量计算和动态计算图等功能。

torch.nn：PyTorch的神经网络模块，提供了构建神经网络模型的类和函

数。

torchvision.transforms：PyTorch的图像变换模块，提供了常用的图像

变换函数，如Resize、ToTensor、Normalize等。

torchvision.models.vgg16：PyTorch的VGG16模型，提供了预训练的VGG16

模型和VGG16模型的定义。

torch.utils.data：PyTorch的数据加载和处理工具模块，提供了用于构

建数据集和数据加载器的类和函数。

torch.squeeze：PyTorch的张量操作函数，用于去掉张量中维度为1的维

度。

torch.softmax：PyTorch的张量操作函数，用于计算张量的softmax值。

torch.argmax：PyTorch的张量操作函数，用于返回张量中最大值的索引。

4数据集的获取与预处理

4.1数据集的获取

车型识别分类数据集从百度飞桨官网获取，网址：

/datasetdetail/95878/0

图4-1数据集下载

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图4-2大巴车数据

图4-3小轿车数据集

图4-4SUV数据集图

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图4-5面包车数据集图

数据集大小为911.32MB提供2000张标注了的车辆场景分类信息的高分辨

率图片。共有10个类别。巴士bus、出租车taxi、货车truck、家用轿车family

sedan、面包车minibus、吉普车jeep、运动型多功能车SUV、重型货车heavy

truck、赛车racingcar、消防车fireengine。

4.2数据集预处理

图4-6数据预处理

使用了PyTorch中的transforms模块，对图像数据进行预处理。以下是对

每个步骤的介绍：

transforms.RandomResizedCrop(224):这个方法首先对图像进行随机裁

剪，将图像裁剪为大小为224x224的新图像。

transforms.RandomHorizontalFlip():这一步是随机地对图像进行水平

翻转，增加训练数据的多样性。

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transforms.ToTensor():将图像转换为张量形式，这会改变图像的格式从

HWC（高度、宽度、通道）到CHW（通道、高度、宽度），同时也将像素值从0-255

映射到0-1之间。

transforms.Normalize([0.485,0.456,0.406],[0.229,0.224,0.225]):

对图像进行标准化处理，这里使用了均值和标准差进行归一化，均值为[0.485,

0.456,0.406]，标准差为[0.229,0.224,0.225]。

对于验证集("val")，只进行了部分处理：transforms.Resize((224,224))

将图像调整为大小为224x224，然后应用与训练集相同的

transforms.ToTensor()和transforms.Normalize()。

这些处理步骤通常在神经网络训练时用于数据预处理，以提高模型的泛化

能力。

5深度学习模型选择与设计

5.1模型的选择

可选的模型有LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet和ResNet等。

LeNet

优势:是深度学习早期的经典模型，对于小规模数据集有一定效果。

劣势:在处理复杂数据集和大规模图像数据时性能不佳。

AlexNet

优势:引入了深度卷积神经网络的概念，对图像识别任务取得了巨大成功。

劣势:相对于后续的模型，它相对较深，但可能在更复杂的任务上表现不佳。

VGG

优势:结构简单清晰，易于理解和修改，在各种视觉任务中都表现良好。

劣势:相对于一些后来的模型，VGG相对较深，计算量较大。

GoogLeNet

优势:引入了Inception结构，参数效率高，适合部署在资源受限的设备上。

劣势:模型结构相对较为复杂，不太容易理解。

ResNet

优势:解决了深度神经网络训练中的梯度消失问题，使得可以训练非常深的

网络。

劣势:相对较深的网络结构可能需要更多的计算资源。

选择VGG16模型的原因是因为其结构相对简单清晰，易于理解和修改。VGG16

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在各种视觉任务中都表现良好，同时相对于一些后来的模型，VGG16的深度适

中，不会过于复杂，计算量也在可接受范围内。

5.2模型的设计

图5-1vgg16结构图

本项目采用的是vgg16模型，输入一副3通道的图像，输出是模型判断这

幅图像所属的类别。

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5.3模型的编译

图5-2编译过程

定义了交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss），用于多分类问题的模型

训练。该损失函数适用于输出为类别概率分布的情况。使用Adam优化器来更

新模型的参数。Adam是一种常用的优化算法，lr=0.0001表示学习率被设置为

0.0001，用于控制每次参数更新的步长大小。

5.4模型的训练

图5-3训练过程图

本项目训练进行15轮训练，批量为32，项目中用到预训练的模型，所以

可以在进行比较少轮数的情况下获取比较好的效果。

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5.5模型的评估

图5-4训练结果图

图5-5热力图

上图5-4。epoch15val_accuracy:0.925是整个验证集的准确率。上图

5-5。是每个类别的准确率经过15个epoch的训练，训练集上的损失率为0.264，

验证集上的准确率为0.925。此外，模型评估结果的矩阵表明预测的分类结果

与真实的分类结果高度一致。综合来看，该模型在给定的数据集上表现不错，

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具有较好的性能。

5.6模型的优化

1.批量归一化；将输入数据进行归一化处理，有助于缓解梯度消失问题，加

速模型训练速度，并且提高了模型的泛化能力。

2.数据增强；在训练过程中对图像进行扩充和增强，例如随机裁剪、随机旋

转、随机翻转等，增加模型的泛化能力，并减少过拟合的风险。

3.使用预训练模型：可以使用在大规模数据集上预训练好的VGG16模型进行

迁移学习，通过微调部分或全部网络参数，加速模型的训练过程，并提高

模型的表现。

6前端设计与实现

6.1系统前端设计

图6-1系统前端设计图

使用Flask框架将图像分类应用程序部署为Web服务。

1.文件上传和预处理：用户可以通过/upload端点上传图像文件。上传的图像

会被保存在服务器上，并进行预处理，包括调整大小和格式转换。

2.预测图像：通过/predict端点，用户可以对上传的图像进行预测。该端点

会使用预训练的VGG16模型对图像进行分类，并返回预测结果，包括类别

和概率。

3.静态文件服务：通过/show/<path:filename>和/show/pre_show.png端点，

用户可以获取上传的图像以及预测后的图像，以便在网页上显示。

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4.主页：通过根路径/，用户可以访问主页，这里可能会提供一个简单的HTML

页面，用于上传图片并展示预测结果。

5.跨域支持：使用flask_cors库解决了跨域问题，允许从不同域的客户端访

问您的API。

6.模型加载和预处理：在应用启动时，模型会被加载到内存中，并且对类别

信息进行了预处理。

通过这些端点和功能，用户可以上传图像，对其进行分类预测，并在网页上查

看预测结果。

6.2设计效果展示及分析

图6-2系统效果展示图

图6-3系统效果展示图

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图6-4系统效果展示图

图6-5系统效果展示图

图6-6系统效果展示图

根据上面5张图片所识别出的结果，可以看出最低的预测概率为家用轿车