基于合成数据的车牌识别数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：车牌识别,图像合成,模糊处理,深度学习,计算机视觉,数据增强,自适应学习
数据概述：
本数据集是对现有合成车牌识别（LPR）数据集的改编版本，旨在支持基于课程学习的车牌识别框架开发。数据集包含19,180张图像，这些图像是从原始合成数据集中筛选后保留的高质量样本。图像根据模糊程度分为三个级别：
- 10,000张无模糊图像
- 6,000张中等模糊图像（Blur level 3）
- 3,180张高模糊图像（Blur level 5）
模糊处理方法随机选择BoxBlur或GaussianBlur，以模拟不同场景下的图像质量。
数据用途概述：
该数据集主要适用于基于课程学习的车牌识别模型训练。研究者可以利用此数据集逐步引入不同模糊级别的图像，模拟课程学习的过程：从清晰图像开始训练，逐步增加中等模糊图像，最后引入高模糊图像。这种训练策略有助于模型逐步适应复杂场景，提升在实际应用中的鲁棒性。数据集还适用于研究图像模糊对识别性能的影响，优化图像增强算法，以及探索自适应学习方法在深度学习任务中的应用。
