车牌数据集是指为车牌识别技术研究和开发过程中收集并整理的一系列车牌图像和相关信息的集合。车牌识别技术是智能交通系统中的一项关键技术，它能够在不需要人工干预的情况下，自动识别车辆的车牌号码，进而实现车辆的自动登记、监控、管理和追踪。车牌数据集是车牌识别系统训练和测试的基础，它对于提高车牌识别的准确率和效率至关重要。 车牌数据集通常包含多种格式的车牌图像，例如不同光照条件下的图片、不同角度拍摄的图片以及不同车辆状态下的图片等。这些图像数据可以是彩色的也可以是灰度的，分辨率和尺寸可能各不相同。除了车牌图像外，数据集中可能还包含车牌号码、车牌类型、车牌颜色、车辆类型、拍摄时间、拍摄地点等附加信息。这些信息对于车牌识别系统的训练和性能评估都非常有用。 车牌数据集的构建需要遵循一定的标准和规范。数据集中的车牌图片需要具有足够的多样性和代表性，以确保模型训练的泛化能力。车牌号码的准确标注是必须的，因为它是模型学习的目标。此外，数据集应该包含足够的样本数量，以确保学习到的模型能够准确识别各种车牌。 车牌数据集的分类方式多种多样，根据地域可以分为国内车牌数据集和国际车牌数据集；根据车牌类型可以分为普通车牌数据集、军用车牌数据集、警用车牌数据集等；根据车牌识别技术的不同，还可以分为静态车牌数据集和动态车牌数据集。 车牌数据集在智能交通系统、城市监控、车辆管理、高速公路电子收费等领域有着广泛的应用。通过车牌数据集训练出的车牌识别系统能够有效提高交通管理水平，减少人为错误，提升城市智能化水平。同时，车牌数据集也是人工智能和机器学习领域研究的重要基础数据资源。 车牌数据集的收集和整理是一个复杂而精细的过程，它需要遵守数据保护和隐私的相关法律法规，确保在不侵犯车主隐私的前提下使用数据。在使用车牌数据集时，研究人员和开发者应确保数据的合法来源，并对数据进行适当的脱敏处理，以保护个人隐私和数据安全。 车牌数据集的管理和更新也是一个持续的过程。随着时间的推移和技术的进步，原有的数据集可能需要更新以适应新的车牌识别技术和应用场景。因此，数据集的维护和更新机制对于保持车牌识别系统的先进性和准确性至关重要。 车牌数据集是车牌识别技术的核心组成部分，它对于推动智能交通系统的发展和提升城市管理智能化水平具有不可替代的作用。通过不断优化和更新车牌数据集，可以促进车牌识别技术的进一步发展和应用，为智能交通的未来贡献力量。

CCPD2019车牌数据集，10000张图片，已制作YOLO格式标签，可以直接训练

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yolov5/v7 车牌数据集

车牌数据集包括蓝牌、绿牌、黄牌三类车牌的图片数据。 一共有12000张图片左右。图像效果好，用于车牌号识别模型训练与验证。

Reld 和 HDR 数据集是由布尔诺理工大学发布，包含了低分辨率及低图像质量的车牌图像。该数据集收集于真实世界中的图像而非合成图，可被用于图像检测类研究使用，如识别低分辨率和低质量图像的车牌信息等任务。

车牌数据集加字符数据集.tar

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1200张训练数据集 代表，另包含1000张测试数据集，也包含近1000张识别车牌数字的数据，带标签。

车牌检测与识别数据集：包括训练车牌检测模型数据：车牌和非车牌图块大小是136*36。 训练字符识别模型数据： 车牌字符大小是20*20，包括：数字：0~9；字母：A~Z；省市简称：京、津、晋、冀、蒙、辽、吉、黑、沪、苏、浙、皖、闽、赣、鲁、豫、鄂、湘、粤、桂、琼、川、贵、云、藏、陕、甘、青、宁、新、渝， 文章链接：https://tuomasi.blog.csdn.net/article/details/123246627?spm=1001.2014.3001.5502