真实场景下的印度车牌数据集

印度车牌检测是一个在开源层面尚未被充分探索的问题。现有专有的解决方案，但缺乏可用于开展实验和测试不同方法的大型开源数据集。大多数可用的大型数据集针对中国和巴西等国家，但在这些数据集上训练的模型在印度车牌上表现不佳，因为各国使用的字体样式和车牌设计差异显著。本文介绍了一个印度车牌数据集，包含16192张图像和21683个车牌，每个车牌及对应车牌中每个字符均标注了4个点。我们提出了一个使用语义分割解决车牌检测的基准模型。我们提出了一种两阶段方法，第一阶段用于定位车牌，第二阶段用于读取裁剪后车牌图像中的文本。我们测试了基准目标检测和语义分割模型，对于第二阶段，我们使用了基于lprnet的OCR。