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小轿车和大货车的黄色车牌数据集

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简介：
本数据集包含了多种类型的小轿车与大货车的图像，并且所有车辆均标有黄色车牌。适合于车牌识别及车辆分类研究使用。 压缩包包含近800张黄色车牌样本集，并且xml文件已准备好，可用于深度学习和机器学习中的车牌检测任务。

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  • 小轿车和大货车的黄色车牌数据集
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    本数据集包含了多种类型的小轿车与大货车的图像，并且所有车辆均标有黄色车牌。适合于车牌识别及车辆分类研究使用。 压缩包包含近800张黄色车牌样本集，并且xml文件已准备好，可用于深度学习和机器学习中的车牌检测任务。
     
  • 以小轿车为主的蓝色车牌数据集
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    本数据集专注于收集以小轿车为主、配备蓝色车牌的车辆图像，涵盖多种车型和应用场景，为智能交通系统与自动驾驶技术的研究提供详实资料。 蓝色车牌数据集包含2400张图片及其对应的xml文件。由于我自己最近刚完成与车牌相关的项目，收集这些资源并不容易，并且制作样本也花费了大量时间和精力。现在我愿意分享这个数据集，可以直接用于训练模型。
     
  • 车牌图像数据集——蓝牌、绿牌、黄牌
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    这是一个包含多种类型车辆牌照的图像数据集，包括常见的蓝色小汽车牌照、绿色的新能源汽车牌照以及黄色的大车和专项作业车辆牌照。 车牌数据集包含蓝牌、绿牌和黄牌三类车牌的图片，共有约12000张图像。这些图像质量良好，适用于车牌号识别模型的训练与验证。
     
  • 黄牌车牌检测数据集+JSON标签
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    本数据集包含大量车辆图片及对应的黄牌信息，并以JSON格式详细标注，适用于训练和测试车牌识别算法。 用于车牌识别与检测的数据集已经标好标签。数据集中包含jpg和jpeg格式的图片，并且每个图片对应的标签是polygon多边形目标框的json格式文件，四个点分别位于车牌的四个角上，能够贴合不同角度下的车牌形状。此外，这些数据集中的每一张图片都经过人工筛选以过滤掉不清晰的照片并处理有歧义区域，确保可以直接用于字符识别任务中使用。如果有需求将标签转换为其他格式（例如rectangle矩形目标框的json格式），可以联系我进行相应的转换服务。
     
  • 车牌识别与车牌数据集
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    车牌识别技术是指利用光学字符识别和图像处理技术自动读取车辆号牌信息的技术。本项目专注于研究并优化这一过程，并建立了一个专门用于训练及测试的车牌数据集，以提高算法在各种环境下的准确性和鲁棒性。 为进行车牌号识别研究的同学提供已打标签的车牌号码训练数据集。该数据集包括图像处理、车牌号识别所需的相关内容，并且包含完整的车牌数据集与训练集。
     
  • 【目标检测数据集】包含7类车型的1880张车辆分类数据集（VOC+YOLO格式，涵盖摩托车、救护车、消防车、警车、警用摩托车、轿车及大型货车）.zip
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    本数据集提供1880张图像，覆盖七种类别车辆（含轿车、货车及特种车辆），适用于目标检测任务。以VOC和YOLO格式呈现，便于模型训练与验证。 数据集采用Pascal VOC格式与YOLO格式进行标注（不含分割路径的txt文件），仅包含jpg图片及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件。 图片总数：1883张 标注数量： - xml文件数：1883个 - txt文件数：1883个 标注类别共有7种，分别为“摩托车”、“救护车”、“大车”、“轿车”、“消防车”、“警车”和“警用摩托车”。 各类别框的数量如下： - 摩托车：877个 - 救护车：304个 - 大车：355个 - 轿车：303个 - 消防车：325个 - 警车：300个 - 警用摩托车：293个 总框数为2757。 标注工具使用的是labelImg。
     
  • 汽车及车牌图片素材约1500张（蓝色、绿色、黄色）
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    本素材包包含超过1500张高质量汽车与车牌图片，涵盖多种颜色，尤其丰富的是蓝、绿、黄三色车型，适用于设计、测试和创意项目。 这段文字描述了一组包含黄牌、绿牌和蓝牌的汽车图片，其中主要是蓝牌车辆。这些图片可用于车辆识别测试，并作为训练数据进行车辆识别模型的开发。所有图片都是从网上挑选出来的资源，可能存在少量重复的情况。
     
  • 车牌识别训练集：蓝牌车辆数据集
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    本数据集专注于收集并整理各类蓝牌车辆信息，旨在提供一个全面的车牌识别训练资源，促进相关技术的发展与应用。 蓝牌车数据集及车牌识别训练集已纯手工整理完成，希望能为大家提供帮助。文件名即为对应的标注好的车牌号码。
     
  • 车牌数据集.zip
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    《车牌数据集》包含大量不同类型的车牌图像，适用于车牌识别技术的研究与开发。该数据集旨在促进计算机视觉领域的技术创新和应用实践。 车牌训练集.zip是一个专门用于车牌字符识别的压缩文件，包含了数字、字母以及汉字的二值化图像，适合用于灰度图像或二值图像的识别训练。这个资源集合了实际车牌上的字符，以及从网络文本中提取的字符图像，提供了一个全面的训练数据集。 在图像识别领域，尤其是字符识别部分，这样的数据集是至关重要的。我们要理解什么是二值化图像。二值化是将图像转换为黑白两色的过程，通常用于简化图像分析和处理。在车牌字符识别中，二值化有助于减少噪声，使字符轮廓更清晰，便于后续的特征提取和识别算法（如OCR）运行。 这个训练集包含的不仅仅是数字和字母，还涉及了汉字和省份简称，这使得它在处理中国车牌时更为实用。省份简称的识别在车牌识别系统中是不可或缺的一部分，因为它能帮助确定车辆的来源地。例如，“京”代表北京，“沪”代表上海，这样的信息对于交通管理和追踪至关重要。 对于字符识别，我们可以应用各种机器学习和深度学习算法，如支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。这些模型需要大量的标注数据进行训练，而车牌训练集正好提供了这样的素材。在训练过程中，每个字符图像都会被标记为对应的类别，模型会学习这些特征并建立识别模型。 在预处理阶段，可能需要对图像进行平滑滤波、边缘检测、缩放等操作，以适应不同的识别算法。此外，数据增强也是一种常见的方法，通过旋转、翻转、裁剪等方式增加数据多样性，防止过拟合并提升模型泛化能力。 训练完成后，识别模型可以实时地分析车牌图像，识别出每个字符，并组合成完整的车牌号码。这在智能交通系统、车辆管理系统和自动收费系统等领域有广泛应用。 车牌训练集.zip是一个专门为车牌字符识别设计的数据集，涵盖了数字、字母和汉字，适用于开发和优化字符识别算法，特别是针对中国车牌的识别。使用这个数据集，开发者可以构建高效且准确的车牌识别系统，并推动智能交通技术的进步。
     
  • carplate.rar_车牌数据集_车牌识别python_车辆识别python_车辆颜色识别_边缘检测
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    该资源包含一个用于车牌识别和车辆颜色识别的数据集，适用于Python编程环境。包括车牌图像及边缘检测应用，便于开发车辆识别系统。 首先对现有的车牌识别系统及其技术进行深入研究，并开发一个基于 Python 的车牌识别系统。文章先对车辆图像进行高斯去噪、灰度化及边缘检测等一系列预处理步骤，随后结合颜色特征与形态学特征确定车牌位置，采用彩色分割法完成车牌的精确分割。最后使用 SVM 分类器训练字符识别模型，并在 Python 软件环境中开展仿真实验以验证系统的性能。