# CCPD_19K — 11类中国车牌数据集

> **以脚本为准**：生成逻辑以 `ICE_Dataset/scripts/build_ccpd_19k.py` 为准。

基于 CCPD 构建的 11 分类车牌数据集，涵盖蓝牌、绿牌及 9 种特殊车牌。

## 数据来源

| 来源 | 类型 | 采样数 | 说明 |
|------|------|--------|------|
| CCPD2019 | 蓝牌 (blue) | 5,000（随机） | 全蓝牌，从 341,369 张中随机抽取 |
| CCPD2020 | 绿牌 (green) | 5,000（随机） | 全绿牌，从 11,776 张中随机抽取 |
| CCPD_SPE | 特殊车牌 (9类) | 9,000（全部） | 9 类特殊车牌，每类 1,000 张 |

## 11 类车牌

| 序号 | 类别 | 目录名 | 说明 | 底板色 |
|------|------|--------|------|--------|
| 1 | 蓝牌 | `blue` | 普通小型汽车 | 蓝底白字 |
| 2 | 绿牌 | `green` | 新能源小型汽车 | 绿底黑字 |
| 3 | 警车 | `police` | 警用车牌 | 白底，末位"警"红字 |
| 4 | 军车 | `army` | 军车/武警 | 白底 |
| 5 | 港澳 | `gangao` | 港澳入出境 | 黑底，粤Z·XXXX港/澳 |
| 6 | 使馆旧版 | `shiguan_old` | 使馆车牌（旧版） | 黑底，"使"红字 |
| 7 | 使馆新版 | `shiguan_new` | 使馆车牌（新版） | 黑底 |
| 8 | 领馆旧版 | `lingguan_old` | 领馆车牌（旧版） | 黑底，"领"红字 |
| 9 | 领馆新版 | `lingguan_new` | 领馆车牌（新版） | 黑底 |
| 10 | 教练车 | `coach` | 教练车牌 | 黄底，末位"学" |
| 11 | 新能源大型 | `new_energy` | 大型新能源 | 黄绿双拼，8位 |

## 目录结构

```
CCPD_19K/
├── train/                  # 训练集 (90%, 17,100 张)
│   ├── blue/               #    4,500 张
│   ├── green/              #    4,500 张
│   ├── police/             #      900 张
│   ├── army/               #      900 张
│   ├── gangao/             #      900 张
│   ├── shiguan_old/        #      900 张
│   ├── shiguan_new/        #      900 张
│   ├── lingguan_old/       #      900 张
│   ├── lingguan_new/       #      900 张
│   ├── coach/              #      900 张
│   └── new_energy/         #      900 张
├── test/                   # 测试集 (10%, 1,900 张)
│   ├── blue/               #      500 张
│   ├── green/              #      500 张
│   └── ... (同上 11 类)
└── README.md
```

## 划分方式

- 训练集:测试集 = 9:1
- 分层抽样（stratified）：每类内部独立按 9:1 划分
- 随机种子：42（可复现）

## 总计

- 训练集：17,100 张
- 测试集：1,900 张
- **总计：19,000 张**

## 生成脚本

```bash
# 构建 CCPD_19K (从源数据采样)
python build_ccpd_19k.py

# 推理 → bbox拓展裁剪 → 角点重映射 → CCPD_19K_EXP_CUT
# 脚本位于 CCPD_19K_EXP_CUT/build_ccpd_19k_exp_cut.py
python ../CCPD_19K_EXP_CUT/build_ccpd_19k_exp_cut.py --full
```