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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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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

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