随着社会经济水平的提升和科技的进步,汽车已经变成了主要交通载体,而车辆总量的爆炸性增长也给交通带来了一定程度的挑战,因此需要对机动车进行智能化管理。车牌识别是智能交通的核心关键环节,但传统的识别方法在自然场景下还面临着图像质量、复杂环境、拍摄视角和设计规则等方面的干扰因素,对车牌定位甚至是整体车牌识别的准确率有一定的影响。本文制作了一个包含多种场景且数量充足的车牌数据集,由开源的CCPD车牌数据集（Chinese City Parking Dataset）和一些自行收集的车牌图像组合而成,为后续实验的进行做好准备。在深入掌握深度学习理论的基础上,对现有相关算法进行分析,对车牌定位和识别过程展开深入研究,以提升定位和识别算法的准确度和高效性。论文的主要工作有:（1）为实现车牌区域在图像中的精确定位,本文对经典的GrabCut算法加以完善。具体来说,根据车牌特征,在GrabCut算法中引入长宽比（Ar）作为一种属性来提取矩形特征,消除初始所需的用户交互,实现带有矩形标记的自动化输入。对经过了灰度化、滤波降噪等预处理后的图片进行实验,结果表明该模型可以在复杂背景中自动化提取车牌的完整部分,有效去除复杂背景,取得了高效且精确的定位效果。（2）为了实现车牌字符的准确识别,本文在CRNN结构的基础上,构建了一个适用于车牌识别的模型。具体来说,先将图像输入至卷积神经网络以获得车牌字符的初始特征;接着将初始特征以序列的形式传送至LSTM（长短期记忆网络）,利用遗传算法进行训练,优化参数选择;最后,将 CTC（Connectionist Temporal Classification）应用于LSTM的输出层,对序列进行译码,得到最终的识别结果。实验结果显示,该模型克服了现有的车牌字符先分割后识别的模式,提高了鲁棒性和可靠性。（3）利用本文方法和其他相关方法在普通场景下进行对比分析,基于相同的数据集进行测试并且对算法性能进行评价。对比实验结果表明,本文方法在车牌识别准确率、字符识别准确率、平均识别时间等指标上表现良好。