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2026/9/8 18:41:42
ELPR 大车放大号牌专用车牌识别数据集 下载目录
ELPR 大车放大号牌专用车牌识别数据集🆔：数据集介绍、下载📥| OCR字符识别｜原始图像✅｜真值标签✅
全领域数据集目录链接：计算机视觉数据集下载目录 | 涉及遥感🛰️、多模态🧩、海洋声呐🌊、SAR📡、异常/缺陷🛠️、医学🧬、农业🌱、日常场景📸等
一、基础概况
ELPR（Enlarged License Plate Recognition）是国内首个大车喷涂放大号牌识别公开基准数据集，针对大型货车车尾喷涂放大车牌这一新任务构建。
大车放大号牌不是国标冲压金属车牌，是人工喷涂在货箱尾部的号牌，字体、字符间距、尺寸、位置没有统一规范，存在磨损、污渍、复杂车身背景干扰，传统车牌数据集（CCPD 等）无法适配该任务。
- 全称：Enlarged License Plate Dataset（ELPR）
- 总数量：ERPR_dataset_origin：9342；ELPR_dataset_challenge：13570
- 来源：国内18个省份真实交通抓拍画面，均为货车尾部喷涂放大车牌（非国家标准冲压车牌）
- 任务定位：放大车牌文字识别（End‑to‑End文本识别）
- 链接：https://arxiv.org/pdf/2206.00859v2
二、10类场景困难标签
数据集给每张图片标注了场景缺陷标签，方便分维度评测算法性能：
| 挑战类型 | 样本数量 | 含义 |
|---|---|---|
| Inclined Angle 倾斜 | 590+170 | 车牌拍摄倾斜 |
| Abnormal Illumination 光照异常 | 807+303 | 过亮/逆光/暗光 |
| Different Spacing 字符间距不均 | 1492+478 | 喷涂字符间隔不统一 |
| Size Variation 字符大小不一 | 258+89 | 同一号牌字体尺寸差异 |
| Blur 模糊 | 650+210 | 运动模糊、对焦失效 |
| Abrasion 磨损掉漆 | 1404+652 | 长期使用字符残缺 |
| Background Clutter 复杂背景 | 2435+536 | 车身花纹、杂物干扰 |
| Non‑standard Character 非标手写字符 | 485+105 | 人工涂改、手写字体 |
| Double‑row Plate 双行喷涂 | 10+22 | 文字分为上下两行 |
| Occlusion 遮挡 | 589+225 | 污渍、零件遮挡字符 |
三、数据集文件夹内容
本文提供的是已裁剪好的，是直接用于车牌号识别的图像
📁 ELPR ├─ 📁 ELPR_dataset_challenge │ ├─ 📁 test │ │ ├─ 📁 Abnormal Illumination │ │ ├─ 📁 Abrasion │ │ ├─ 📁 Background Clutter │ │ ├─ 📁 Blur │ │ ├─ 📁 Different Spacing │ │ ├─ 📁 Double‑row Plate │ │ ├─ 📁 Inclined Angle │ │ ├─ 📁 Non‑standard Character │ │ ├─ 📁 Normal │ │ ├─ 📁 Occlusion │ │ └─ 📁 Size Variation │ └─ 📁 train │ ├─ 📁 Abnormal Illumination │ ├─ 📁 Abrasion │ ├─ 📁 Background Clutter │ ├─ 📁 Blur │ ├─ 📁 Different Spacing │ ├─ 📁 Double‑row Plate │ ├─ 📁 Inclined Angle │ ├─ 📁 Non‑standard Character │ ├─ 📁 Normal │ ├─ 📁 Occlusion │ └─ 📁 Size Variation └─ 📁 ELPR_dataset_origin ├─ 📁 test │ ├─ 🖼️ xxx.jpg │ └─ ... └─ 📁 train ├─ 🖼️ xxx.jpg └─ ...文件夹释义
- ELPR_dataset_challenge：复杂挑战场景车牌子集，按11种干扰类别独立划分文件夹（含正常图像）
- ELPR_dataset_origin：原始基础车牌数据集，仅划分为训练集与测试集
- test / train：测试集与训练集
- 子类别文件夹：分别代表光照异常、磨损、背景干扰、模糊、字符间距异常、双排车牌、倾斜角度、非标字符、正常样本、遮挡、尺寸变化11种真实干扰工况
- xxx.jpg：车牌图像文件