车牌检测和识别数据|车牌识别数据集|计算机视觉数据集

github2024-03-04 更新2024-05-31 收录

车牌识别

计算机视觉

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https://github.com/pcb9382/PlateRecognition

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资源简介：

包含12种车牌类型的检测和识别数据，数据集大小为10G，用于车牌识别算法的训练和测试。

This dataset encompasses detection and recognition data for 12 types of license plates, with a total size of 10GB, intended for the training and testing of license plate recognition algorithms.

创建时间：

2023-09-06

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

PlateAlgorithm

数据集内容

车牌识别算法，支持12种中文车牌类型：
1. 单行蓝牌
2. 单行黄牌
3. 新能源车牌
4. 白色警用车牌
5. 教练车牌
6. 武警车牌
7. 双层黄牌
8. 双层武警
9. 使馆车牌
10. 港澳牌车
11. 双层农用车牌
12. 民航车牌

识别效果

提供了多张车牌识别的示例图片，展示了不同类型车牌的识别效果。

特性

车牌识别在线体验：http://zhoujiayao.com:8200/
车牌检测与识别：
- 使用yolov5、yolov7、yolov8进行车牌检测。
- 车牌校正、车牌识别。
- 所有模型均使用C++和TensorRT加速推理。
- 提供C接口和Python、C#调用的demo。

算法说明

提供了车牌识别和检测的算法接口，包括初始化、识别、检测和反初始化等功能。

环境要求

支持多种操作系统及GPU环境，包括Ubuntu 20.04、Ubuntu 18.04和Win10。

编译说明

提供了详细的编译步骤，包括CMake配置和编译命令。

参考文献

列出了多个相关项目的GitHub链接，用于参考和进一步学习。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

车牌检测和识别数据集的构建基于多种深度学习模型，包括YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8，这些模型在车牌检测、校正和识别任务中表现出色。数据集通过C++和TensorRT加速推理，确保高效处理。模型的前后处理使用CUDA加速，进一步提升了处理速度。数据集还支持多种硬件平台，如瑞芯微、算能和爱芯系列，确保在不同环境下的兼容性和性能。

特点

该数据集支持12种中文车牌类型的识别，包括单行蓝牌、新能源车牌、白色警用车牌等，覆盖了广泛的车牌类型。数据集在多种硬件平台上表现出色，如瑞芯微、算能和爱芯系列，支持Linux、Windows、Android和uniapp部署。数据集的高精度和高速度使其在实际应用中具有显著优势，识别准确率高达99%以上，处理速度在毫秒级别。

使用方法

使用该数据集时，首先需配置环境，包括安装CUDA、CUDNN和TensorRT。通过CMakeLists.txt设置TensorRT的安装目录，并编译代码。数据集提供了多种模型的接口，如YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8，用户可根据需求选择合适的模型进行车牌检测和识别。数据集支持C、Python和C#调用，便于集成到不同项目中。通过条件编译，用户可以选择测试不同的模型，确保在实际应用中的最佳性能。

背景与挑战

背景概述

车牌检测和识别数据集是近年来计算机视觉领域的重要研究方向之一，旨在通过深度学习技术实现对车辆牌照的自动检测与识别。该数据集由多位研究人员和机构共同开发，主要依托于YOLO系列算法（如YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8）进行车牌检测，并结合CRNN等模型实现车牌字符识别。数据集涵盖了12种不同类型的中国车牌，包括蓝牌、黄牌、新能源车牌等，具有广泛的应用场景，如交通管理、智能停车系统和安防监控等。其高精度和高效率的识别能力为相关领域的研究和实践提供了强有力的支持。

当前挑战

车牌检测和识别任务面临多重挑战。首先，车牌在不同光照、角度和遮挡条件下的多样性增加了检测和识别的难度，尤其是在复杂背景或低分辨率图像中，准确率可能显著下降。其次，中国车牌种类繁多，包括单行、双层以及特殊用途车牌，这要求模型具备更强的泛化能力。此外，数据集的构建过程中，如何获取大量高质量且标注准确的车牌图像也是一大难题，尤其是在涉及隐私和安全问题时。最后，尽管YOLO系列算法在检测速度上表现出色，但在实际部署中，如何在不同硬件平台上实现高效推理，尤其是在嵌入式设备上的优化，仍需进一步探索。

常用场景

经典使用场景

车牌检测和识别数据集在智能交通系统中扮演着至关重要的角色。该数据集广泛应用于车辆管理、交通监控和自动化收费系统等领域。通过深度学习模型，如YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8，数据集能够高效地检测和识别多种类型的车牌，包括蓝牌、黄牌、新能源车牌等。其高精度和快速响应的特性，使得在复杂的交通环境中也能实现精准的车牌识别。

实际应用

在实际应用中，车牌检测和识别数据集被广泛应用于智能交通管理系统。例如，在高速公路收费站，该数据集支持的算法能够快速准确地识别车辆车牌，实现自动化收费，提高通行效率。此外，在城市交通监控系统中，该数据集能够实时检测和识别违章车辆，协助交通管理部门进行有效的执法和管理。其高精度和高效率的特性，使得在复杂的交通环境中也能实现精准的车牌识别。

衍生相关工作

基于该数据集，学术界和工业界衍生出了多项经典工作。例如，研究人员利用该数据集开发了基于YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8的车牌检测模型，进一步优化了车牌识别的准确率和速度。此外，该数据集还被用于开发支持多种硬件平台的车牌识别系统，如瑞芯微、算能和爱芯等侧端设备，推动了车牌识别技术在嵌入式系统中的应用。这些工作不仅提升了车牌识别的技术水平，也为智能交通系统的发展提供了有力支持。

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数据主题

具身智能

数据集 4098个

机构 8个

大模型

数据集 439个

机构 10个

无人机

数据集 37个

机构 6个

指令微调

数据集 36个

机构 6个

蛋白质结构

数据集 50个

机构 8个

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数据集 21个

机构 5个

5,000+

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54 个

任务类型

进入经典数据集

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ChinaHighPM2.5数据集是中国高分辨率高质量近地表空气污染物数据集（ChinaHighAirPollutants, CHAP）中PM2.5数据集。该数据集利用人工智能技术，使用模式资料填补了卫星MODIS MAIAC AOD产品的空间缺失值，结合地基观测、大气再分析和排放清单等大数据生产得到2000年至今全国无缝隙地面PM2.5数据。数据十折交叉验证决定系数R2为0.92，均方根误差RMSE为10.76 µg/m3。主要范围为整个中国地区，空间分辨率为1 km，时间分辨率为日、月、年，单位为µg/m3。注意：该数据集持续更新，如需要更多数据，请发邮件联系作者（weijing_rs@163.com; weijing@umd.edu）。数据文件中包含NC转GeoTiff的四种代码（Python、Matlab、IDL和R语言）nc2geotiff codes。

国家青藏高原科学数据中心收录