湖北文理学院学报2024，Vol.45Issue(5) ：13-19.

基于MobileNetV2的汽车零件图像识别系统设计

卓继宽 冯樱 张伟
湖北文理学院学报2024，Vol.45Issue(5) ：13-19.
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基于MobileNetV2的汽车零件图像识别系统设计

卓继宽 1冯樱 1张伟2
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作者信息

  • 1. 湖北汽车工业学院 汽车工程学院,湖北 十堰 442000
  • 2. 北京壹卡科技汽车有限公司,北京 101400
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摘要

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.

关键词

汽车零部件/图像识别/MobileNet/V2/卷积神经网络

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基金项目

企业横向项目(2022107)

出版年

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
参考文献量23
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