 车牌检测数据集（10,125张图像）)
该数据集是一个面向自动车牌识别（ANPR）系统的高质量目标检测数据集，可直接用于计算机视觉模型的训练与评估，具体核心信息如下：
- 数据规模与划分
- 总计10,125张高分辨率图像，格式为JPEG/PNG，原始分辨率保留且自动定向。
- 按70/20/10比例划分训练、验证、测试集：训练集7,057张、验证集2,048张、测试集1,020张。
- 标注与格式支持
- 标注方式：采用边界框精准标注车牌位置。
- 导出格式：兼容主流检测框架，包括YOLOv5-v11、COCO JSON、Pascal VOC XML、TFRecord等，可直接对接模型训练流程。
- 目录结构：以YOLO格式为例，分为
images和labels两大目录，各自包含train/valid/test子文件夹，开箱即用。
- 核心优势与适用场景
- 覆盖多车型、多成像条件，能支撑模型的鲁棒性训练。
- 适用于交通监控、停车场管理、收费站自动收费、园区门禁控制等ANPR相关场景。
- 授权与可用性
- 可用性评分满分10.00，使用门槛低，新手友好。
- 采用CC0公有领域许可。
数据集下载：我用夸克网盘给你分享了「车牌识别数据集」，点击链接或复制整段内容，打开「夸克APP」即可获取。
链接：https://pan.quark.cn/s/53abf598ae3f
作者相关信息
由用户：Barkat Ali Arbab上传至kaggle平台
源地址：https://www.kaggle.com/datasets/barkataliarbab/license-plate-detection-dataset-10125-images
