基于机器学习的老司机车牌自动推荐系统

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

windows, mac 绿色版下载地址

链接: https://pan.baidu.com/s/1pqarq7fOXjsbad0WN4Uaaw 提取码: budu 压缩包密码: gxtrobot

更新

2019-9-6 0.1.1版发布

• 修复部分bug
• 增加windows(只在win10下测试过)), mac 绿色版, 解压直接使用, 只需在data目录下创建config.ini, 然后启动系统, 访问localhost:8000

新录了个视频, 演示了如何使用docker运行项目

• (linux/mac) https://pan.baidu.com/s/13a_7pE-uK0Jt7w2anVJV9A 提取码: za4m
• (win10) https://pan.baidu.com/s/1dtUFvMvrYlw5plctaky46w 提取码: yd2y

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

项目地址：https://github.com/gxtrobot/bustag