随着我国经济的迅速发展,我国人民对汽车的消费需求日益增加,汽车4S店面临的竞争也是日渐激烈。与此同时,计算机技术也在迅速的发展,通过计算机技术使得汽车4S店的管理变的自动化、高效化成为了各个汽车4S店提升经济效益的一个重要的手段。因此,本论文对复杂场景下的车牌识别技术进行了研究,基于所实现的车牌识别技术对进入4S店区域的车辆进行识别,并通过QT设计与实现了4S店管理系统。论文主要工作如下:(1)设计了一种基于深度学习的复杂场景下车牌识别方法。首先基于构建的车牌数据集训练YOLO模型作为车牌定位器;其次对YOLO网络结构进行改进,以提升模型的检测速度;最后采用HyperLPR中的字符分割与识别的方法实现对定位车牌的识别功能,实验证实了该方法在复杂环境下能够有效地识别车牌。(2)设计与实现了汽车4S店管理系统。系统主要针对4S店管理过程中遇到的问题来进行功能设计,系统的功能模块主要包含:客户信息管理模块、车牌识别模块、预约客户到店提醒模块、配件管理模块、维修管理模块。相比于传统的4S店管理系统,本论文设计的系统增加了复杂场景下车牌识别模块、预约客户到店提醒模块,能够有效地提升4S店的管理效率和客户服务质量。