UFPR-VCR Dataset|车辆颜色识别数据集|计算机视觉数据集

UFPR车辆颜色识别（UFPR-VCR）数据集旨在解决比先前研究中更为复杂的车辆颜色识别场景。该数据集包含10,039张图片，涵盖9,502辆不同类别的车辆，如汽车、货车、公交车和卡车，图片展示了多种实际条件，如正面和背面视角、部分遮挡、多样光照情况和夜间场景。

原始信息汇总

UFPR-VCR 数据集

概述

UFPR-VCR（UFPR 车辆颜色识别）数据集旨在解决比先前研究中更为复杂的车辆颜色识别场景。该数据集的构建和使用深度学习模型的初步实验结果详细记录在我们的论文《Toward Enhancing Vehicle Color Recognition in Adverse Conditions: A Dataset and Benchmark》中。

数据集详情

• 图像数量：10,039 张
• 车辆数量：9,502 辆
• 车辆类别：包括轿车、货车、公交车和卡车
• 图像条件：涵盖正面和背面视角、部分遮挡、多样光照条件和夜间场景
• 颜色类别：11 种颜色（米色、黑色、蓝色、棕色、灰色、绿色、橙色、红色、银色、白色和黄色）
• 数据来源：从六个公开数据集收集于巴西，最初用于自动车牌识别（ALPR）
• 数据处理：原始图像经过预处理和筛选程序，以标准化图像并识别适合车辆颜色识别的图像
• 注释验证：超过 90% 的车辆注释通过原始数据集中的车牌注释信息进行验证

获取方式

数据集的访问需签署许可协议，仅限于学术研究用途，免费提供给教育或研究机构的非商业用途研究者。

引用

如在研究中使用 UFPR-VCR 数据集，请引用我们的论文：

@inproceedings{lima2024toward, title = {Toward Enhancing Vehicle Color Recognition in Adverse Conditions: A Dataset and Benchmar}, author = {G. E. {Lima} and R. {Laroca} and E. {Santos} and E. {Nascimento Jr.} and D. {Menotti}}, year = {2024}, month = {Sept}, booktitle = {Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI)}, volume = {}, number = {}, pages = {1-6}, doi = {}, issn = {1530-1834}, }

联系方式

如有任何问题或评论，请联系 Gabriel E. Lima ([e-mail])。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

UFPR-VCR数据集的构建旨在应对车辆颜色识别在复杂场景中的挑战。该数据集从巴西的六个公开数据集中提取，这些数据集最初用于自动车牌识别（ALPR）。经过预处理和筛选，选定了适合车辆颜色识别的图像，涵盖了11种不同的车辆颜色。数据集的构建过程中，超过90%的车辆颜色标注通过原始数据集中的车牌信息进行了验证，确保了数据的高质量与可靠性。

特点

UFPR-VCR数据集的显著特点在于其广泛的场景覆盖和多样化的车辆颜色类别。数据集包含10,039张图像，涉及9,502辆不同类型的车辆，包括轿车、货车、公交车和卡车。图像捕捉了多种真实世界条件，如正面和背面视角、部分遮挡、不同光照条件以及夜间场景。此外，数据集的隐私保护措施确保了车辆信息的安全性，仅包含与车辆相关的信息，不涉及驾驶员或车主的个人数据。

使用方法

UFPR-VCR数据集主要用于学术研究，特别是车辆颜色识别领域的深度学习模型训练与评估。为了获取数据集，研究人员需签署一份许可协议，并通过有效的大学邮箱地址发送请求。数据集的访问权限仅限于非商业用途，旨在促进教育与科研机构的研究工作。使用该数据集的研究成果应引用相关论文，以确保学术诚信与数据集的正确使用。

背景与挑战

背景概述

UFPR-VCR数据集由巴西的UFPR（Universidade Federal do Paraná）创建，旨在解决车辆颜色识别在复杂场景中的挑战。该数据集包含10,039张图像，涵盖9,502辆不同类型的车辆，包括汽车、货车、公交车和卡车。图像采集自六个公开的巴西数据集，这些数据集最初用于自动车牌识别（ALPR）。UFPR-VCR数据集通过预处理和选择过程，确保了图像的标准化和适用性，涵盖了11种不同的车辆颜色。该数据集的创建旨在推动车辆颜色识别技术在不利条件下的应用，为相关领域的研究提供了宝贵的资源。

当前挑战

UFPR-VCR数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，图像采集自多个公开数据集，这些数据集最初并非为车辆颜色识别设计，因此需要进行复杂的预处理和选择过程。其次，数据集涵盖了多种复杂的现实场景，如不同光照条件、夜间场景和部分遮挡，这些因素增加了颜色识别的难度。此外，数据集的隐私问题也需谨慎处理，确保不涉及车辆驾驶员或车主的个人信息。这些挑战不仅影响了数据集的构建，也对后续的模型训练和性能评估提出了高要求。

常用场景

经典使用场景

UFPR-VCR数据集在车辆颜色识别领域中具有经典应用，尤其适用于复杂环境下的车辆颜色分类任务。该数据集包含了10,039张图像，涵盖了9,502辆不同类型的车辆，如汽车、货车、公交车和卡车。这些图像展示了多种真实世界条件，包括正面和背面视角、部分遮挡、不同光照条件以及夜间场景。通过利用深度学习模型，研究人员可以有效地训练和验证车辆颜色识别算法，从而提高在恶劣条件下的识别准确率。

衍生相关工作

UFPR-VCR数据集的发布激发了大量相关研究工作，特别是在车辆识别和图像处理领域。许多研究者利用该数据集进行深度学习模型的训练和评估，提出了多种改进的车辆颜色识别算法。此外，该数据集还促进了跨学科的研究，如计算机视觉与交通工程的结合，推动了智能交通系统的发展。

数据集最近研究

最新研究方向

在车辆识别领域，UFPR-VCR数据集的最新研究方向主要集中在提升车辆颜色识别在复杂环境下的准确性。该数据集通过整合多种真实场景下的车辆图像，包括不同光照条件、遮挡情况和夜间拍摄，为研究者提供了一个全面的测试平台。前沿研究不仅关注于改进深度学习模型在颜色识别上的表现，还探索了如何在不利条件下增强模型的鲁棒性。这些研究成果对于智能交通系统、自动驾驶技术以及城市监控等领域具有重要意义，有助于提升系统的可靠性和实用性。