Iranis：一个大规模波斯语车牌字符数据集

提供海量数据是处理深度神经网络（DNNs）时的基本需求。采用这些算法解决计算机视觉问题催生了各类图像数据集，以馈送最常见的视觉图像深度结构，即卷积神经网络（CNNs）。在这方面，已存在一些包含数百甚至数千张图像的数据集，用于车牌检测与光学字符识别。然而，尚无公开可用的图像数据集提供用于识别车牌中波斯语字符的此类数据。由于开发基于深度学习的精确系统用于执法和监控目的具有诸多优势，这一空白必须填补。本文介绍了一个大规模数据集，包含伊朗车牌中使用的数字与字符图像。该数据集名为Iranis，包含超过83,000张波斯语数字和字母图像，采集自各种摄像头捕获的真实车牌图像。实例在相机拍摄角度、光照、分辨率和对比度方面的多样性使该数据集成为训练DNNs的合适选择。数据集图像经过手动标注，用于目标检测与图像分类。最后，为建立波斯语字符识别的基线，本文使用YOLO v.3目标检测器进行了性能分析。