【车牌识别检测 | 目标检测 | 车牌识别、交通监控、智能交通、停车场、YOLO、计算机视觉、ITS】

车牌识别检测是一个用于目标检测任务的YOLO格式计算机视觉数据集，提供YOLO标准格式标注（.txt文件，class_id center_x center_y width height），支持YOLOv5/v8/v11等主流目标检测框架，可通过数据中国(data2.cn)免费下载。

车牌识别检测数据集

本数据集面向车牌识别检测场景，共包含9551张标注图像，按train 6685 / valid 1911 / test 955划分训练集、验证集与测试集，适用于YOLO系列目标检测模型的训练与部署。

数据集标签信息

本数据集采用YOLO格式标注，共覆盖1个类别：

• license_plate（车牌）：机动车车牌目标，包含蓝牌、黄牌、新能源等多种类型

数据集概览

• 数据集名称：车牌识别检测数据集
• 任务类型：目标检测（Object Detection）
• 标注格式：YOLO TXT 格式，已划分 train/val/test
• 图像数量：9551 张
• 应用领域：车牌识别、交通监控、智能交通、停车场、YOLO、计算机视觉、ITS
• 适用框架：YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv9 / YOLOv10 / RT-DETR

适用场景

1. 停车场出入口管理：自动识别车牌，实现无感通行与计费
2. 城市交通监控：在路口、卡口抓拍车辆车牌，辅助交通执法
3. 高速公路ETC/收费站：车牌识别辅助车型判断与通行记录
4. 智慧园区/小区管理：内部车辆识别与外来车辆登记

数据集亮点

• 数据规模大：9551张标注图像，覆盖多种车型、光照、角度
• 场景丰富：包含城市道路、停车场、高速等多种真实场景
• 工业级落地：车牌检测是ITS（智能交通系统）的核心环节
• YOLO格式：标准标注，可直接训练车牌检测模型

获取方式

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