传统车牌检测和识别都是在小规模数据集上进行实验和测试，所获得的算法模型无法胜任环境多变、角度多样的车牌图像检测和识别任务。为此，中科大团队建立了CCPD数据集，这是一个用于车牌识别的大型国内停车场车牌数据集——CCPD(Chinese City Parking Dataset)，数据集主要在合肥市的停车场采集得来，采集时间早上7:30到晚上10:00，手工标注车牌位置。拍摄的车牌照片涉及多种复杂环

红绿灯检测数据集

传统车牌检测和识别都是在小规模数据集上进行实验和测试，所获得的算法模型无法胜任环境多变、角度多样的车牌图像检测和识别任务。为此，中科大团队建立了CCPD数据集，这是一个用于车牌识别的大型国内停车场车牌数据集——CCPD(Chinese City Parking Dataset)，数据集主要在合肥市的停车场采集得来，采集时间早上7:30到晚上10:00，手工标注车牌位置。拍摄的车牌照片涉及多种复杂环

红绿灯检测数据集

传统车牌检测和识别都是在小规模数据集上进行实验和测试，所获得的算法模型无法胜任环境多变、角度多样的车牌图像检测和识别任务。为此，中科大团队建立了CCPD数据集，这是一个用于车牌识别的大型国内停车场车牌数据集——CCPD(Chinese City Parking Dataset)，数据集主要在合肥市的停车场采集得来，采集时间早上7:30到晚上10:00，手工标注车牌位置。拍摄的车牌照片涉及多种复杂环

传统车牌检测和识别都是在小规模数据集上进行实验和测试，所获得的算法模型无法胜任环境多变、角度多样的车牌图像检测和识别任务。为此，中科大团队建立了CCPD数据集，这是一个用于车牌识别的大型国内停车场车牌数据集——CCPD(Chinese City Parking Dataset)，数据集主要在合肥市的停车场采集得来，采集时间早上7:30到晚上10:00，手工标注车牌位置。拍摄的车牌照片涉及多种复杂环