利用Matlab进行车辆检测与车型识别

利用Matlab进行车辆检测与车型识别，包含详细的代码，

classdef  CarProphet
    properties（Access = ‘public‘）
       % object for recognize 
       Mat;
       Video;
       %%
       STATE=-1;% Attention: STATE is the program‘s status. 0 represents image 1 represents video.
       %%
       END=false;% Attention: END is an instruction to play or stop the video
       %%
       RealRegion; % [x y width height] or a matrix of it.
       %%
       Threshold=0.5; % judge the bbox by this value. （is car or not??）
    end
    
    %%
    % our model :RCNNModel ClassifyModel. “class_array“ is the index of car type. 
    properties（Access = ‘private‘）
       RCNNModel;
       ClassifyModel;
       class_array;
    end
    %%
    methods（Access = ‘public‘）
        % Constructor of the class
        function Predictor = CarProphet（RCNNModelRoadClassifyModelRoadClassNameRoad）
                Predictor.RCNNModel=load（RCNNModelRoad）;
                Predictor.ClassifyModel=load（ClassifyModelRoad）;
                Predictor.class_array=load（ClassNameRoad）;
        end
        % Function of load model
        function LoadRCNN（PredictorRCNNModelRoad）
            Predictor.RCNNModel=load（RCNNModelRoad）;
        end
        
        function LoadClassifyModel（PredictorClassifyModelRoad）
            Predictor.ClassifyModel=load（ClassifyModelRoad）;
        end
        %%
        % 4 steps:load pic->selective_search（proposal）-> rcnn_forward -> classify
        % Attention: selective_search and rcnn_forward are not directly
        % linked here because a large number of proposals but you can find
        % a way to link it in draw.m 
        
        function [ProposalScores]=selective_search（Predictor）
            [ProposalScores]=Predictor.RCNNModel.cifar10NetRCNN.RegionProposalFcn（Predictor.Mat）;
        end
        
        
        function RealRegion=rcnn_forward（Predictor）
           [bboxes scores ~]= Predictor.RCNNModel.cifar10NetRCNN.detect（Predictor.Mat）;
           CarScores=scores（:1）;
           HighProbROI_Index=find（CarScores>Predictor.Threshold）;
           RealRegion=bboxes（HighProbROI_Index:）;
        end
        
        
        function [roisclasses]=classify（Predictor）
            size_=size（Predictor.RealRegion）;
            length_=size_（1）;
            img_batch4d=zeros（2272273length_）;
            for i=1:length_
              crop_roi=Predictor.RealRegion（i:）;
              img_single=imcrop（Predictor.Matcrop_roi）;
              img_single=imresize（img_single[227 227]）;
              img_batch4d（:::i）=img_single; % Constructing 4d-array images
            end
              if（~isempty（img_batch4d））
                  label_nums=Predictor.ClassifyModel.AlexNet_New.classify（img_batch4d）;
                  %draw labels in picture
                  classes=Predictor.class_array.class_names（label_nums）;
                  rois=Predictor.RealRegion;
              end
        end
        
        
     

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2018-07-10 15:28  车辆检测识别\
     目录           0  2018-07-10 15:27  车辆检测识别\车辆检测与识别\
     文件        3201  2017-03-31 09:12  车辆检测识别\车辆检测与识别\CarProphet.m
     目录           0  2018-07-10 15:27  车辆检测识别\车辆检测与识别\core_func\
     文件         391  2017-03-31 09:12  车辆检测识别\车辆检测与识别\core_func\draw.m
     文件         358  2017-03-31 09:12  车辆检测识别\车辆检测与识别\core_func\draw_roi_class.m
     文件         277  2017-03-31 09:12  车辆检测识别\车辆检测与识别\core_func\get_highscore_proposals.m
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     文件        8785  2017-03-31 09:12  车辆检测识别\车辆检测与识别\GUI\MainWindow.m
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