【亲测免费】 CCPD车牌数据集介绍

概述

CCPD（Chinese City Parking Dataset）是一个大型的、多样化的、经过仔细标注的中国城市车牌开源数据集。该数据集主要分为CCPD2019和CCPD2020两个版本，分别包含普通车牌（蓝色车牌）和新能源车牌（绿色车牌）的图像。CCPD数据集提供了超过250k个独特的车牌图像和详细的注释，每张图像的分辨率为720(宽度)× 1160(高度)× 3(通道)，足以保证每张图像中的车牌清晰可辨。

数据集特点

• 多样性：CCPD数据集包含了多种复杂环境下的车牌图像，包括模糊、倾斜、雨天、雪天等。
• 详细标注：每张图像的文件名就是该图像对应的数据标注，包含车牌的边界框、四个顶点坐标、车牌号码、亮度、模糊度等信息。
• 大规模：CCPD2019数据集包含25万多幅图像，CCPD2020数据集包含约1万幅图像。

数据集结构

CCPD数据集主要分为以下几个子数据集：

• CCPD-Base：通用车牌图片，包含200k张图像。
• CCPD-FN：车牌离摄像头拍摄位置相对较近或较远，包含20k张图像。
• CCPD-DB：车牌区域亮度较亮、较暗或者不均匀，包含20k张图像。
• CCPD-Rotate：车牌水平倾斜20到50度，竖直倾斜-10到10度，包含10k张图像。
• CCPD-Tilt：车牌水平倾斜15到45度，竖直倾斜15到45度，包含10k张图像。
• CCPD-Weather：车牌在雨雪雾天气拍摄得到，包含10k张图像。
• CCPD-Challenge：在车牌检测识别任务中较有挑战性的图片，包含10k张图像。
• CCPD-Blur：由于摄像机镜头抖动导致的模糊车牌图片，包含5k张图像。
• CCPD-NP：没有安装车牌的新车图片，包含5k张图像。

使用方法

CCPD数据集的每张图像文件名包含了丰富的标注信息，可以直接用于训练和测试车牌识别算法。以下是文件名中各部分的含义：

• 区域信息：车牌所在的区域编号。
• 倾斜角度：车牌的水平倾斜角和垂直倾斜角。
• 边界框：车牌的左上角和右下角坐标。
• 顶点坐标：车牌四个顶点的坐标（右下角开始顺时针排列）。
• 车牌号码：车牌的具体号码，包括省份缩写和数字字母。
• 亮度：车牌的亮度信息。
• 模糊度：车牌的模糊度信息。

适用场景

CCPD数据集非常适合用于研究车牌识别算法，尤其是在复杂环境下的车牌检测和识别任务。该数据集可以帮助研究人员开发和优化车牌识别模型，提高模型的鲁棒性和准确性。

总结

CCPD车牌数据集是一个高质量、大规模的车牌识别数据集，适用于各种车牌检测和识别任务。通过使用该数据集，研究人员可以开发出更加鲁棒和准确的车牌识别算法，推动车牌识别技术的发展。