開源車牌數據集CCPD介紹

傳統車牌檢測和識別都是在小規模數據集上進行實驗和測試，所獲得的算法模型無法勝任環境多變、角度多樣的車牌圖像檢測和識別任務。爲此，中科大團隊建立了CCPD數據集，這是一個用於車牌識別的大型國內停車場車牌數據集，該團隊同時在ECCV2018國際會議上發表論文Towards End-to-End License Plate Detection and Recognition: A Large Dataset and Baseline， 論文和數據集下載地址：https://github.com/detectRecog/CCPD。

該數據集在合肥市的停車場採集得來，採集時間早上7:30到晚上10:00。停車場採集人員手持Android POS機對停車場的車輛拍照並手工標註車牌位置。拍攝的車牌照片涉及多種複雜環境，包括模糊、傾斜、陰雨天、雪天等等。CCPD數據集一共包含將近30萬張圖片，每種圖片大小720x1160x3。一共包含8項，具體如下：

類型	圖片數	說明
ccpd_base	199998	正常車牌
ccpd_challenge	10006	比較有挑戰性的車牌
ccpd_db	20001	光線較暗或較亮
ccpd_fn	19999	距離攝像頭較遠或較近
ccpd_np	3036	沒上牌的新車
ccpd_rotate	9998	水平傾斜20-50°，垂直傾斜-10-10°
ccpd_tilt	10000	水平傾斜15-45°，垂直傾斜15-45°
ccpd_weather	9999	雨天、雪天或者霧天的車牌
總共：283037張車牌圖像

部分照片示例如下：

CCPD數據集沒有專門的標註文件，每張圖像的文件名就是對應的數據標註（label）。

例如:025-95_113-154&383_386&473-386&473_177&454_154&383_363&402-0_0_22_27_27_33_16-37-15.jpg

由分隔符'-'分爲幾個部分:

1) 025爲區域, 

2) 95_113 對應兩個角度, 水平95°, 豎直113°

3) 154&383_386&473對應邊界框座標:左上(154, 383), 右下(386, 473)

4) 386&473_177&454_154&383_363&402對應四個角點座標

5) 0_0_22_27_27_33_16爲車牌號碼 映射關係如下: 第一個爲省份0 對應省份字典皖, 後面的爲字母和文字, 查看ads字典.如0爲A, 22爲Y....

具體的，省份對應標籤如下：

{
  "皖": 0,
  "滬": 1,
  "津": 2,
  "渝": 3,
  "冀": 4,
  "晉": 5,
  "蒙": 6,
  "遼": 7,
  "吉": 8,
  "黑": 9,
  "蘇": 10,
  "浙": 11,
  "京": 12,
  "閩": 13,
  "贛": 14,
  "魯": 15,
  "豫": 16,
  "鄂": 17,
  "湘": 18,
  "粵": 19,
  "桂": 20,
  "瓊": 21,
  "川": 22,
  "貴": 23,
  "雲": 24,
  "西": 25,
  "陝": 26,
  "甘": 27,
  "青": 28,
  "寧": 29,
  "新": 30
}

字母和數字對應的標籤如下：

{
  "a" : 0,
  "b" : 1,
  "c" : 2,
  "d" : 3,
  "e" : 4,
  "f" : 5,
  "g" : 6,
  "h" : 7,
  "j" : 8,
  "k" : 9,
  "l" : 10,
  "m" : 11,
  "n" : 12,
  "p" : 13,
  "q" : 14,
  "r" : 15,
  "s" : 16,
  "t" : 17,
  "u" : 18,
  "v" : 19,
  "w" : 20,
  "x":  21,
  "y" : 22,
  "z" : 23,
  "0" : 24,
  "1" : 25,
  "2" : 26,
  "3" : 27,
  "4" : 28,
  "5" : 29,
  "6" : 30,
  "7" : 31,
  "8" : 32,
  "9" : 33
}