基于深度学习的车牌号识别系统.zip

General Data Share License 通用数据共享协议 Version 0.1, 2015-01-25 当您开始使用EasyPR中的GDTS(General Data Test Set，通用数据测试集)也就是image/general_test文件夹里的任一数据时，您必须遵守以下协议的条款。 EasyPR只允许对GDTS里的数据进行非商业性目的的使用，任何商业行为(售卖或者随产品附赠等)都属于违反本协议约定的行为。 EasyPR保留任何权利。 本协议的起草参考了以下两个协议：GPL v2.0与ODL(Open Database License)。其核心思想与这两个协议基本相同，但也有许多相异的地方。 本协议与GPL协议相同的地方在于：本协议与GPL协议都是“传染性”协议。 当您使用，拷贝，转移了GDTS中数据(或其中一部分时)，您务必要保证这个协议随数据同行。 同时假若您把GDTS中数据(或其中一部分时)进行修改或与其他数据进行合并时，那您需要确保新的数据集也必须遵循此GDSL协议的约定条款。 与GPL协议不同的地方在于，GPL协议保护的是代码(code)以及基于代码的工作(work)，而本协议保护的是数据(data)。 注意，本协议中所保护的数据仅保护这些原始的图片数据，并不针对于您通过这些图片数据训练出的模型， 以及您通过这些图片数据截取出的仅包含车牌的图片，您可以将这些训练模型或车牌图片按照非本协议约定的条款进行操作。 本协议与ODL协议相同的地方在于：本协议与ODL协议都是保护数据(data)的协议，并且也提倡数据的开放，共享。 但ODL协议针对的主要是结构化数据，而本协议针对的主要是图片数据。 另外，ODL协议强调的开放，不限制对数据的商业性使用。但本协议规定了数据仅仅只能用于进行非商业性的目的行为， 包括学习与研究，但不包括商业性行为，例如销售与随产品赠送等等。 目前本协议的版本为0.1修正稿，任何对本协议的修改与建议都可以跟本协议的组织方联系(easypr_dev@163.com) 。 本协议主要分为三个部分： 1.版权声明:约定了对GDTS数据使用的规范。 2.捐赠说明:说明了如何对GDTS数据进行捐赠的方法。 3.免责声明:声明免责条款。 如果您仅仅是使用EasyPR进行开发与研究，那您仅需要读完第一部分。如果您愿意对EasyPR进行捐赠，那您需要读完第二部分。 第三部分声明了EasyPR在各个部分的免责条款。 一.版权声明 EasyPR中GDTS(通用数据测试集)的数据仅用作学习与研究之用。尽管EasyPR遵循的是商业友好的开源协议Acache2.0，但那个协议仅适用于您对代码的修改权。 这些测试数据集并不在您可以修改并且出卖的范围之内，请确保这些数据集仅仅作为您进行EasyPR图像测试效率的验证与参考。 这些图片是用来测试EasyPR的效果与指标的，仅仅用于开源学习目的。任何商业化的使用这些数据（例如出卖数据）或者将这些数据作为产品的附赠都是不允许的。 为了保证EasyPR中使用的测试数据不有任何侵犯权利的可能性，每个在GDTS(通用数据测试集)上上传的数据都具有以下几个特征： 1.年代久远，不具有时效性的数据（例如，至少半年以前的数据）或者已经处理过相关版权事宜的数据。 2.在上传前，使用EasyPR提供的函数对图片进行模糊化，裁剪性处理，确保图片不透露任何可能关于地点，时间，位置等相关信息。 3.在上传前，使用EasyPR提供的反人脸识别工具进行处理，确保图片不侵犯到任何人的隐私权和肖像权。 如果您发现EasyPR中存在任何侵犯您可能权利的图片时，请跟我们联系(easypr_dev@163.com) 。我们的工作人员会跟您协商，将这些图片修改或做删除处理。 二.捐赠说明 EasyPR里的数据来源广泛，部分来自于网络公开途径，也有好心的网友以及匿名人士对EasyPR的捐赠。通过这些数据 有效地改善了EasyPR的识别效果与准确率，为推广车牌识别技术在中国的开源发展做出了贡献。如果您愿意，您也可以向EasyPR捐赠。 在一般的开源与众包软件中，捐赠的方式一般是金钱等物质性财产。但EasyPR的捐赠略有不同，我们不接受财物的捐赠，相反，我们接受的是数据的捐赠。 如果您有车牌的图片，符合以下三个条件，并且您愿意捐赠给EasyPR作为研究与开发的帮助，那么您可以跟我们联系(easypr_dev@163.com) ， 一般选择捐赠的图片在5-30张之间，最好每张图片有足够不同的特点，我们非常高兴能够接受您对我们开发与研究的支持。 捐赠方式可以选择公开或匿名，并且您可以选择捐赠后的数据是纳入GDTS作为通用测试集或者保持私密性仅仅作为EasyPR核心团队训练与测试的图片。 捐赠的图片数据不需要太多，我们建议您不要捐赠超过30张以上的图片。感谢您为中国开源软件的发展与数据开源运动所做出的贡献！ 为了保证EasyPR中使用的测试数据不有任何侵犯权利的可能性，每个在GDTS(通用数据测试集)上上传的数据都具有以下几个特征： 1.年代久远，不具有时效性的数据（例如，至少半年以前的数据）或者已经处理过相关版权事宜的数据 2.在上传前，使用EasyPR提供的函数对图片进行模糊化，裁剪性处理，确保图片不透露任何可能关于地点，时间，位置等相关信息 3.在上传前，使用EasyPR提供的反人脸识别工具进行处理，确保图片不侵犯到任何人的隐私权和肖像权 只有经过以上处理，满足以上三个条件的数据，EasyPR才会纳入到GDTS里作为车牌识别的准确率衡判依据。 任何不满足以上三个条件的数据EasyPR都会保持这些数据的隐秘，不公开等特性，并且确保这些数据处于保密状态。 EasyPR团队保证，这些研究仅仅作为开源社区学习机器学习、深度学习、图像识别以及计算机视觉的相关资料与参考，不会用作任何商用或者恶意行为。 三.免责声明 EasyPR中GDTS(通用数据测试集)的使用仅仅是为了研究与学习目的。 任何使用这些数据进行商用或者恶意窥探目的的行为都违反EasyPR所遵循的开源法则以及研究目的。EasyPR不对这些恶意后果负有任何责任。 EasyPR谴责这些行为，但EasyPR不为这些违反开源原则行为的后果负有责任。 当恶意使用者以及用数据牟利者违反了EasyPR约定的这些条款时，也就意味着EasyPR不会对他们所造成的任何行为负有责任。 当您使用这些数据时，就意味着您已经同意EasyPR的这些约定，您对EasyPR通用测试数据集的滥用以及恶意窥探目行为的后果需要您自己承担， EasyPR及其开源团队与贡献者不承担任何相关的责任。 EasyPR团队保留所有权利。 联系方式 EasyPR开发团队的官方邮箱： (easypr_dev@163.com) ###当您复制了EasyPR声明权利的这些数据(或者其中一部分)的同时，您也必须将这份协议复制一份，并保持协议随数据时刻同行。