基于机器学习的老司机车牌自动推荐系统

开源地址:https://github.com/gxtrobot/bustag

简介

Bustag 是一个基于 python 异步爬虫框架开发aspider的自动车牌推荐系统, 系统原理为定时爬取最新车牌信息, 然后可以对车牌进行打标(标示是否喜欢), 打标车牌到一定数量可以进行训练并生成模型, 以后就可以基于此模型自动对下载的车牌进行预测是否喜欢, 可以过滤掉大量不喜欢的车牌, 节约时间。

系统功能

自动抓取最新车牌信息, 抓取频率可以自定义

系统启动后自动开启一次下载, 然后安装设置抓取频率下载

车牌打标功能

模型训练, 基于当前所有打标数据训练模型

有了模型后, 自动预测判断是否喜欢

Docker 镜像一键运行, 省去新手配置项目的麻烦

项目访问地址: localhost:8000

如何运行项目

windows , mac绿色版如何使用

下载zip包后解压缩到任意目录, 然后在目录下的data目录里, 创建文件config.ini

windows 版: 执行(双击)bustag.exe

mac 版: 执行(双击)bustag

浏览器访问: localhost:8000, 访问成功说明运行正常, 如果访问不成功, 可以看bustag程序窗口有无报错

如何使用项目

请按照以下顺序

到打标页面进行打标, 达到一定数量(喜欢+不喜欢), 比如 300

到其他页面训练模型

坐等系统自动推荐

在推荐页面进行确认(确认过的数据转为打标数据)

积累更多打标数据, 再次训练模型, 打标数据越多模型效果越好

基于机器学习的老司机车牌自动推荐系统

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