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基于MobileNetV2的汽车零件图像识别系统设计

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基于MobileNet V2设计一套汽车零件智能识别系统，采用拍摄视频取帧建立数据集，基于MobileNet V2 轻量级特征提取网络识别零部件图像，使用PyQt5 建立零件识别系统人机交互界面。以商用汽车鼓式制动器的摩擦衬片为例进行测试，结果显示:平均识别准确率为98。71%，平均精确率为98。64%，平均召回率为98。75%。表明基于MobileNet V2卷积神经网络识别系统用于汽车零部件图像识别是可行的，为移动端汽车零部件图像识别提供了技术支撑。

卓继宽、冯樱、张伟

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湖北汽车工业学院 汽车工程学院,湖北 十堰 442000

北京壹卡科技汽车有限公司,北京 101400

汽车零部件 图像识别 MobileNet V2 卷积神经网络

企业横向项目

2022107

2024

湖北文理学院学报
湖北文理学院

湖北文理学院学报

CHSSCD
影响因子：0.164
ISSN：2095-4476
年,卷(期)：2024.45(5)
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