高质量车牌识别数据集推荐（10k张图像）| 支持目标检测任务

高质量车牌识别数据集

数据集概述

在从事车牌识别（License Plate Recognition, LPR）或智能交通系统（ITS）相关项目的过程中，一个高质量的数据集是不可或缺的。今天要分享的是一个包含 10,000 张图像 的车牌数据集，非常适用于 目标检测任务，如训练 YOLO、DETR、RT-DETR 等模型。

图片数量：10k+

标注内容：每张图像中标注了 车牌区域的位置框（bounding box）

数据类型：适用于目标检测任务（Object Detection）

标签类别：仅包含 License_Plate 一类

✅ 应用场景

这个数据集的适用范围非常广，特别适合以下实际场景中的模型训练或算法验证：

交通执法与安全

自动检测和记录交通违法、被盗车辆的车牌

用于刑事侦查或违规查询等系统

停车场管理

自动识别进出车辆，便于无接触停车和车位统计

提高停车场的运营效率

高速公路收费

应用于ETC或自动收费站，实现不停车快速通过

门禁与身份认证

小区、园区、单位门口自动识别车辆身份，提升通行效率与安全性

交通数据分析

城市交通流量监控，生成实时交通热力图或路况分析报告

为城市规划提供决策支持数据

🖼️ 数据样例展示

从样例图可以看到，图像中车辆的车牌被准确地框选出来，适用于目标检测任务中的训练与验证过程。

🧠 模型推荐

配合此数据集，可以训练和测试以下类型的模型：

YOLOv5 / YOLOv8

RT-DETR / DETR

Faster R-CNN / SSD

MobileNet-SSD（适合部署）

以及各类轻量级模型（适用于边缘设备）

高质量车牌识别数据集推荐（10k张图像）

本教程介绍如何使用 YOLOv8 对电网巡检绝缘子 阻尼器 变压器等目标进行识别与检测。涵盖环境配置、数据准备、训练模型、模型推理和部署等全过程。

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📦 1. 环境配置

建议使用 Python 3.8+，并确保支持 CUDA 的 GPU 环境。

# 创建并激活虚拟环境（可选）
python -m venv yolov8_env
source yolov8_env/bin/activate  # Windows 用户使用 yolov8_env\Scripts\activate

安装 YOLOv8 官方库 ultralytics

pip install ultralytics

📁 2. 数据准备

2.1 数据标注格式（YOLO）

每张图像对应一个 .txt 文件，每行代表一个目标，格式如下：

<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>

所有值为相对比例（0~1）。

类别编号从 0 开始。

2.2 文件结构示例

datasets/
├── images/
│   ├── train/
│   └── val/
├── labels/
│   ├── train/
│   └── val/

2.3 创建 data.yaml 配置文件

path: ./datasets
train: images/train
val