案例介绍
项目目标：
开发一个基于深度学习的电动车识别模型，能够从交通摄像头或图像中识别并分类电动车与燃油车，并提供准确的定位信息。该系统将用于智能交通、停车管理、以及自动驾驶中的车辆检测和识别。
技术栈：
深度学习框架： TensorFlow, PyTorch
模型架构： 卷积神经网络（CNN），YOLO（You Only Look Once），Faster R-CNN
数据处理与标注： OpenCV, NumPy
数据集： 使用公开的交通场景图像数据集，如 COCO、VOC，以及自定义收集的电动车与燃油车数据集
硬件支持： NVIDIA GPU（用于训练深度学习模型）
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