车牌识别作为交通管理过程中的重要一环倍受人们关注,提取复杂环境下的车牌相关信息,实现车牌号码识别,有着重要的研究意义和实用价值。现有的识别方法多适用于背景单一的简单场景,在雨雪天气、光照条件等非正常因素影响下,识别准确率较低。为提高复杂环境下车牌识别准确率,本文研究基于深度学习的车牌检测和字符识别,主要内容如下:（1）为了解决无差别融合特征信息导致融合效果差,检测精度低的问题,提高车牌检测精度。本文将自适应特征空间融合方法引入YOLOv3中,通过对不同层信息进行自主学习来获取权重系数,在反向传递时根据得到的系数,自动过滤掉存在的负样本信息,避免了无差别融合带来的负面影响,可提高检测精确度。（2）由于检测过程中,k-means聚类存在预测框和真实框重叠度不高的情况,针对这个问题,本文提出了k-meanshift++聚类算法,将均值漂移和k-means++结合起来,利用了均值漂移聚类效果稳定,不依赖初始质心的特性和k-means++算法可以优化质心的优点。该方法首先计算出多区域的带宽和偏移向量,以获得稳定的聚类结果作为初始质心;其次,通过k-means++算法对优化后的初始质心进行二次选择,得到新的初始质心;最后,实现先验框的聚类,从而获得更接近真实框的预测框,提高车牌检测的精确度。（3）在复杂场景下,存在因车牌倾斜导致的识别难度较大,识别准确率不高的问题。为了解决这个问题,本文结合椭圆拟合区域仿射变换不变性的特点,将椭圆拟合引入到STN网络中,提出了对LPRNet改进的方法。该方法首先获取区域倾斜角度,其次输入计算得到的倾斜角度,在下一层网络中得到矫正后的图像,最终经过卷积神经网络和时序分类实现车牌字符识别。实验结果表明,本文的车牌检测方法和字符识别方法分别表现出了较高的检测和识别效果。在针对复杂场景的CCPD公共数据集上,车牌检测精度为98.47%,字符识别准确率为98.97%;在2020版的Green数据子集上,车牌检测精度达到98.78%,字符识别准确率为99.48%。相比传统方法,其检测和识别的效果较好,更适用于大部分复杂场景。