开发一个图像识别系统，用于自动识别并分类城市交通中的各种车辆（如汽车、摩托车、公交车等）。该项目的目的是为了提高城市交通管理的效率与自动化程度，例如在交通拥堵分析、自动化交通监控以及未来自动驾驶技术中的应用。
数据收集与处理： 使用现有的交通摄像头资料作为训练数据，包括不同时间、天气和光照条件下的车辆图片。利用OpenCV进行图像的预处理，如尺寸调整、归一化和增强。
设计并实现了基于Convolutional Neural Networks (CNNs)的深度学习模型，采用多层卷积层、池化层和全连接层的结构，以有效地提取图像特征。
使用Keras和TensorFlow框架进行模型的训练和优化。通过调整学习率、增加dropout层减少过拟合，以及使用数据增强技术提高模型的泛化能力。
使用交叉验证和多个指标（如准确度、召回率、F1分数）评估模型的性能。对模型进行精细调整，直到达到预期的识别准确率。
系统部署： 将训练好的模型部署到交通管理系统中，实时监控和分类通过交通摄像头捕获的车辆。系统可进行实时数据反馈，提供决策支持。
成果展示
在实际交通数据上测试，系统在车辆识别任务上达到了95%以上的准确率。
该系统极大提高了城市交通的监控效率，为交通拥堵管理和事故预防提供了有效工具，同时为未来城市交通的智能化发展打下了基础。