爱加猫

核心特点

1. 多场景覆盖
   数据集包含 20,000+ 张高质量车牌图像，涵盖全球主流车牌样式（如蓝牌、黄牌、新能源绿牌、使馆黑牌等），覆盖白天、夜间、逆光、雨雪等多种光照与环境条件，同时包含倾斜、模糊、污损、部分遮挡等挑战性场景，模拟真实道路复杂情况。

2. 精细化标注

   • 检测标注：提供车牌位置边界框（YOLO 与 COCO 格式），支持车牌定位任务；
   • 识别标注：逐字符标注车牌文本（含汉字、字母、数字及特殊符号），支持端到端 OCR 模型训练；
   • 辅助属性：标注车牌颜色、省份简称、反光标识等元信息，适配多任务联合学习。

3. 高泛化性
   数据来源包括道路监控、手持设备抓拍及公开数据集增强，涵盖不同分辨率（720P 至 4K）与拍摄角度（俯视、侧视、远距离），确保模型跨场景迁移能力。

应用价值

1. 算法研发

   • 支持车牌检测（YOLOv8、DETR）、字符分割（CRNN）与端到端识别（LPRNet）等任务；
   • 提供基线模型指标（检测 mAP@0.5 达 98.2%，字符识别准确率 97.5%），便于性能对比优化。

2. 工业部署

   • 适配智慧停车、ETC 系统、违章抓拍等场景，提供预处理脚本（透视校正、光照均衡化）；
   • 兼容 TensorFlow、PyTorch 及 ONNX Runtime，支持边缘设备（如 Jetson 系列）轻量化部署。

技术优势

数据集严格遵循数据隐私规范（车牌信息脱敏处理），按 8:1:1 划分训练集、验证集与测试集，提供数据增强工具包（仿射变换、噪声注入）。通过平衡省份、车型分布，有效缓解长尾问题，为车牌识别技术的精准化、鲁棒化提供可靠数据支撑。