Vehicle Identification

Vehicle Identification es un conjunto de imágenes de vehículos para la realización de tareas de identificación de marca, modelo y años de fabricación.

Esta base de datos se ha construido mediante la recopilación de imágenes de dos escenarios distintos: imágenes de procedencia web e imágenes tomadas en escenarios reales. Las imágenes de naturaleza web se recopilaron de sitios web públicos y foros de vehículos. Las imágenes tomadas en escenarios reales fueron realizadas por los autores en parkings y sitios públicos.

Imágenes

Todas las imágenes han sido obtenidas considerando solo la vista frontal de los vehículos. Las imágenes presentan pequeñas variaciones en el ángulo en el que fueron tomadas, garantizando siempre que los componentes principales de la vista frontal de los vehículos se aprecien correctamente. Estas variaciones permiten la confección de modelos de clasificación e identificación más robustos ante estas posibles variaciones.

Las imágenes han sido recortadas usando una segmentación de los vehiculos con el modelo Faster R-CNN. Una vez hecha la segmentación, se obtiene el cuadrado más pequeño que contiene al vehículo y seguidamente se elimina la matrícula del vehículo de la imagen.

Imagen OriginalImagen RecortadaImagen Sin Matrícula

Etiquetado

Las imágenes se han etiquetado en clases, según la marca, el modelo y los años de fabricación de los vehículos (e.j., Ford_Fiesta_2002-2005 o Nissan_Tiida_2006-Present ). Las clases presentes cubren la mayoría de los modelos de vehículos más vendidos en Europa en los últimos diez años. Este etiquetado para las imágenes permite organizar las clases de vehículos en una estructura jerárquica, con tres niveles: marca, marca_modelo y marca_modelo_años, de menor a mayor grado de especificación.

Audi_A4_2018-2019Fiat_500L_2017-PresentVolkswagen_Polo_2009-2014

VehicleIdentification-1.0

VehicleIdentification-1.0 contiene un total de 3616 imágenes pertenecientes a 377 clases, 148 modelos y 9 marcas de vehículos (Audi, BMW, Citroen, Fiat, Opel, Peugeot, Renault, Seat y Volkswagen). Las imágenes se han tomado desde el frente, y están etiquetadas según la marca, el modelo y los años de fabricación de los vehículos.

DatasetImágenesClases de VehículosModelos de VehículosMarcas de Vehículos
VehicleIdentification-1.036163771489

La estructura de archivos de VehicleIdentification-1.0 se describe a continuación.

Fecha de publicación:

Junio de 2021

Contacto:

Hector David Quintero

Scroll Up