车牌字符检测识别数据集 | 目标检测 | 智能交通

【车牌字符检测识别数据集 | 目标检测 | 智能交通】
本目标检测数据集共包含20类检测目标、总计768张标注图像，围绕”车牌字符检测识别数据集”场景进行采集与标注，可用于目标检测任务模型的训练与验证，适用于智能交通等领域。

数据集概览

• 数据集名称：车牌字符检测识别数据集
• 任务类型：目标检测
• 图像总数：768 张
• 标注类别：20 类
• 标注格式：YOLO TXT（归一化坐标）
• 适用框架：YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 / RT-DETR
• 数据划分：训练集 / 验证集 / 测试集

检测类别与标注分布

本数据集包含 20 个检测类别：

• 省份汉字（province）
• 数字0（digit_0）
• 数字1（digit_1）
• 数字2（digit_2）
• 数字3（digit_3）
• 数字4（digit_4）
• 数字5（digit_5）
• 数字6（digit_6）
• 数字7（digit_7）
• 数字8（digit_8）
• 数字9（digit_9）
• 字母A（letter_A）
• 字母B（letter_B）
• 字母C（letter_C）
• 字母D（letter_D）
• 字母K（letter_K）
• 字母N（letter_N）
• 字母R（letter_R）
• 字母S（letter_S）
• 字母X（letter_X）

技术规格

• 标注格式：YOLO TXT 格式，每行标注为 class x_center y_center width height，坐标值归一化至 [0, 1]
• 数据划分：按照标准比例划分训练集、验证集与测试集，可直接用于模型训练与性能评估
• 数据来源：Roboflow Universe 平台

应用场景

1. 智能交通：自动识别车牌字符，支撑车辆身份自动核验。
2. 停车场管理：加速出入口车牌识别与收费结算。
3. 电子收费：辅助高速与路侧电子收费系统车牌字符识别。

数据集特点

• 高质量标注：按省份汉字、字母与数字多类字符细分，结构清晰。
• 真实场景数据：面向车牌字符定位识别设计，适合端到端车牌识别流程。

获取方式

本数据集提供了百度网盘下载链接，登录后即可查看：