传统车牌识别算法由于其自身的缺陷,在图像成像质量较差和拍摄角度不佳等情况下难以实现对车牌的精准定位和识别,尤其是在停车场和收费站中,车牌定位识别难度较大。随着私用轿车的增多,交通阻塞、停车困难,环境污染,道路安全等问题已经严重影响到人们的日常生活。社会迫切需要更加高效的智能化交通管理体系,其中车牌信息管理的好坏是决定交通管理体系成功的关键。基于此,本文提出了基于YOLO深度学习算法对车牌进行高效识别和精准定位。研究内容如下:(1)针对车牌定位,分析了传统算法中基于边缘特征的车牌定位、基于颜色特征的车牌定位、基于形态特征的车牌定位以及深度学习算法中基于卷积神经网络的车牌定位算法的定位原理和存在的缺陷,选用了改进后的深度学习YOLOv3.1模型算法进行实验研究。通过研究发现:同时对同一车牌定位时,响应速度较传统算法提高了数倍,经过60000次迭代训练后准确率能够维持在99.2%左右,超过大多数已应用在生活中的深度学习算法。(2)针对车牌字符识别,分析了基于模板匹配的车牌字符识别算法、基于特征统计的车牌字符识别算法、基于卷积神经网络的AlexNet字符识别算法操作流程及不足。选用了20万张样本的数据集,采用控制变量的方式进行对比实验,通过对比发现:YOLOv3算法字符识别较性能不错的卷积神经网络AlexNet模型汉字的准确率高了1.131%,数字和字母的识别准确率高了1.649%,在本次实验选取的样本量中响应时间更快,不足1毫秒。(3)在YOLOv3定位和识别的实验中,发现经过改进的YOLOv3.1呈现了更好的性能,在经过60000次迭代后,车牌定位准确率可达到99.2%,目前实验中的最好数据达到了99.98%,但还不是很稳定。可以预见,深度学习的YOLO模型在车牌定位和识别领域潜力巨大,需要继续深入研究,以期达到超高精度定位和快速高效识别,为构建智能化交通发挥重要作用。