Sense Database para Segmentação de Caracteres de Placas de Veículos

Este dataset, chamado Sense SegPlate Database, visa avaliar o problema da segmentação de caracteres de placas de veículos (LPCS). Os resultados experimentais para o artigo Referência para a Segmentação de Caracteres de Placas de Veículos (link para a página de pesquisa) foram obtidos usando um conjunto de dados que fornece 101 veículos na pista capturados durante o dia. O vídeo foi gravado usando uma câmera estática no início de 2015.

Data Dados

As imagens do dataset foram adquiridas com uma câmera digital em Full-HD e estão disponíveis no formato Portable Network Graphics (PNG) com tamanho de 1920 × 1080 pixels cada. O tamanho médio de cada arquivo é de 4,08 megabytes (um total de 8,60 gigabytes para todo o conjunto de dados). Além disso, como existem algumas abordagens que rastreiam o carro para utilizar informações redundantes para melhorar os resultados de reconhecimento, decidimos criar um dataset com vários quadros por carro. Neste dataset, há, em média, 19,80 quadros de imagem por veículo (com um desvio padrão de 4,14).

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 licenças assinadas por alunos ou membros do corpo docente.

Example of different characters present in our dataset.
Exemplos de caracteres diferentes presentes no nosso dataset.

Referências

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

Gabriel Resende Gonçalves; Sirlene Pio Gomes da Silva; David Menotti; William Robson Schwartz: Benchmark for License Plate Character Segmentation. Em: Journal of Electronic Imaging, 25 (5), pp. 1-5, 2016, ISBN: 1017-9909. (Tipo: Journal Article | 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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