开源大盘点 | 各国车牌识别开源数据集汇总

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导读

 

本文整理了11个车牌检测识别相关的开源数据集资源。

车牌检测

数据集下载链接:http://suo.nz/2pPIpw

该数据集包含433 张图像,图像中带有汽车牌照的边界框注释。注释以 PASCAL VOC 格式提供。

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自动车牌识别

数据集下载链接:http://suo.nz/2xhgIZ

该数据集包含453 个文件- JPEG 格式的图像,图像中带有汽车牌照的边界框注释。注释以PASCAL VOC格式提供。

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合成土耳其车牌

数据集下载链接:http://suo.nz/2ENtNG

该数据集包含 100000 张合成车牌图像。每个图像的名称实际上就是它的标签。您可以将图像用作特征数据,并将其名称用作目标/标签数据。

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美国 50 个州的车牌 + DC

数据集下载链接:http://suo.nz/2MjGSn

数据来自两个来源:维基百科和plateshack.com。一些车牌可以追溯到 1900 年代初期。数据集相对较小,具有类内可变性;因此,适合与数据增强技术一起测试不寻常的损失函数(arcface、cosface、sphereface 等)。

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印度车牌

数据集下载链接:http://suo.nz/2TPTX4

数据集包含 10,000 张印度车牌图像。

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印尼车牌号

数据集下载链接:http://suo.nz/31m6LD

Indramayu / Cirebon Area (E) 车牌号

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伊朗车牌数据集

数据集下载链接:http://suo.nz/38SjQk

该数据集包含 313 张 224x224 的伊朗车牌图像。注释适用于 224x224 图像,它们采用 PASCAL VOC XML 格式。处理后的图像为 224x224,放置在 Vehicle Plates 文件夹中,其注释采用 Pascal VOC XML 注释格式,位于 Vehicle Plates 注释文件夹中。

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带标签的印度车牌

数据集下载链接:http://suo.nz/3fIzsH

该数据集是多个数据集的复杂化,其中图像是从谷歌图像手动下载的 100 张图像,并使用 makeense.ai 在线标签网站手动标记它们。

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斯里兰卡车牌数据集

数据集下载链接:http://suo.nz/2hySR8

该数据集是使用主要在 ikman.lk patpat.lk 和 google 上找到的车牌图像收集的。

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孟加拉车牌

数据集下载链接:http://suo.nz/2ijvkZ

该数据集包含孟加拉车牌的图像。共有 295 张图片。

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拉脱维亚车牌

数据集下载链接:http://suo.nz/3fIzrJ

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### 开源车牌识别数据集汇总 目前存在多个可用于车牌识别开源数据集,这些数据集经过严格的标注和验证,能够满足不同场景下的需求。以下是几个主要的数据集及其特点: #### 1. BDB27 车牌识别数据集 BDB27 是一个已标注好的车牌识别数据集,适合直接用于模型训练。此数据集提供了以下字段的信息: - **license_province**: 表示车牌所属省份。 - **license_number**: 表示车牌的具体编号。 该数据集已经过分割处理并包含详细的标注信息,可以直接导入到机器学习或深度学习框架中进行训练[^1]。 **下载地址**: [https://gitcode.com/open-source-toolkit/bdb27](https://gitcode.com/open-source-toolkit/bdb27) #### 2. CCPD (Chinese City Parking Dataset) CCPD 是由中科大团队构建的一个大规模国内停车场车牌数据集。它旨在解决环境复杂、角度多样情况下的车牌检测与识别问题。CCPD 提供了丰富的图像样本,并支持端到端的车牌检测与识别研究。此外,相关研究成果已在 ECCV2018 上发布论文《Towards End-to-End License Plate Detection and Recognition: A Large Dataset and Baseline》[^2]。 **下载地址**: 可通过官方链接访问数据集及相关文档。 #### 3. PaddleOCR 支持的数据集 PaddleOCR 是百度飞桨推出的一款强大的 OCR 工具包,在其配套教程中提到了一些公开可用的车牌识别数据集。虽然具体的独立数据集未单独列出,但可以通过安装 `paddleocr` 并运行相应脚本来加载预定义数据集[^3]。 **依赖库列表**: ```bash pip install paddlepaddle-gpu==2.6.2 shapely scikit-image six pyclipper lmdb tqdm numpy rapidfuzz opencv-python opencv-contrib-python cython Pillow pyyaml requests albumentations==1.4.10 albucore==0.0.13 ``` --- ### 注意事项 在使用以上数据集时,请注意以下几点: - 遵守各数据集的许可协议(License),确保合法合规地使用数据。 - 对于涉及隐私保护的内容,需特别关注当地法律法规的要求。 - 数据集中可能存在的噪声或异常值应提前清洗,以提高模型性能。 ---
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