Banco de Dados Sense-ALPR

Este dataset, chamado Banco de Dados Sense-ALPR, foi criado para auxiliar os pesquisadores na avaliação de problemas de reconhecimento automático de placas. Os dados para o artigo Reconhecimento Automático em Tempo Real de Placas de Veículos Através de Redes Múltiplas Tarefas (link para a página de pesquisa) foram capturados durante o dia usando duas câmeras: uma colocada estática durante a gravação dos veículos que passavam e outra colocada dentro de uma veículo que registrou enquanto o veículo se movia pela cidade.

Data Dados

As imagens do dataset estão em Full-HD e estão disponíveis no formato Portable Network Graphics (PNG) com tamanho de 1920 × 1080 pixels cada. O dataset inteiro contém um total de 35 gigabytes. Existem 3.595 amostras de treinamento, 2.360 amostras de testes e 705 amostras de validação, totalizando 6.660 imagens com 8.683 matrículas de 815 veículos diferentes. As placas têm tamanhos que variam de 5 × 12 pixels a 86 × 196 pixels. Em média, as imagens das placas têm tamanho de 22 × 57 pixels (relação de aspecto de 0,38). O tamanho médio de cada arquivo é de 2,4 MB.

Para poder baixar o dataset, leia atentamente este termo, preencha-o e envie-o de volta para um dos e-mails sugeridos. O contrato de licença DEVE ser revisto e assinado pelo indivíduo ou entidade autorizada a fazer compromissos legais em nome da instituição ou corporação (por exemplo, Departamento ou Chefe Administrativo ou similar). Não podemos aceitar acordos assinados por estudantes ou membros do corpo docente.

Observação: no dataset Sense-ALPR, apenas as imagens na pasta denominada “Samples_to_Show” podem ser usadas para ilustrações de posteres acadêmicos, apresentações ou mostradas em publicações.

Referências

Você deve citar o seguinte artigo caso use este dataset em seu trabalho.

Gabriel Resende Gonçalves; Matheus Alves Diniz; Rayson Laroca; David Menotti; William Robson Schwartz: Real-time Automatic License Plate Recognition Through Deep Multi-Task Networks. Em: Conference on Graphic, Patterns and Images (SIBGRAPI), pp. 1-8, 2018. (Tipo: Inproceedings | Links | BibTeX)

Publicações Relacionadas

Gabriel Resende Gonçalves; Matheus Alves Diniz; Rayson Laroca; David Menotti; William Robson Schwartz

Real-time Automatic License Plate Recognition Through Deep Multi-Task Networks Inproceedings

Em: Conference on Graphic, Patterns and Images (SIBGRAPI), pp. 1-8, 2018.

Links | BibTeX

Gabriel Resende Gonçalves; David Menotti; William Robson Schwartz

License Plate Recognition based on Temporal Redundancy Inproceedings

Em: IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), pp. 1-5, 2016.

Links | BibTeX

Gabriel Resende Gonçalves; Sirlene Pio Gomes da Silva; David Menotti; William Robson Schwartz

Benchmark for License Plate Character Segmentation Journal Article

Em: Journal of Electronic Imaging, 25 (5), pp. 1-5, 2016, ISBN: 1017-9909.

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Gabriel Resende Goncalves

License Plate Recognition based on Temporal Redundancy Masters Thesis

Federal University of Minas Gerais, 2016.

Resumo | Links | BibTeX

Sirlene Peixoto; Gabriel Resende Gonçalves; Guillermo Camara-Chavez; William Robson Schwartz; David Menotti Gomes

Brazilian License Plate Character Recognition using Deep Learning Inproceedings

Em: Workshop em Visao Computacional (WVC), pp. 1-5, 2015.

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Raphael Felipe Carvalho de Prates; G Camara-Chavez; William Robson Schwartz; D M Gomes

An Adaptive Vehicle License Plate Detection at Higher Matching Degree Inproceedings

Em: Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP), pp. 454-461, Springer International Publishing, 2014.

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Raphael Felipe Carvalho de Prates; G Camara-Chavez; William Robson Schwartz; D Menotti

Brazilian License Plate Detection Using Histogram of Oriented Gradients and Sliding Windows Journal Article

Em: International Journal of Computer Science and Information Technology, 5 , pp. 39-52, 2013.

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