随着经济的发展、科技的进步,车辆的普及度越来越高。越来越多的车辆图像被上传到互联网,不少车牌信息因此被曝光。而人们法律和安全意识的不断提高,使得人们对个人隐私越来越注重。车牌信息和车主个人信息拥有着密不可分的联系,保护车牌信息成为保护车主个人信息的重要部分。为了保护图像中的车牌区域,本文首先研究了基于Faster R-CNN的车牌检测识别技术,使用该方法定位出车牌区域和识别车牌号,然后对定位出的车牌区域通过加密和数据隐藏的方法保护车牌信息。完成了以下工作。为定位车牌区域并识别出车牌号,研究了基于Faster R-CNN的车牌检测识别技术。车牌检测识别过程使用了两个Faster R-CNN网络,这两个深度学习网络分别被用来进行车牌定位和字符的识别。实验过程完成了车牌图像的收集、车牌区域的标注、车牌字符区域的标注,两个卷积神经网络模型的训练、测试,以及对整个车牌检测识别算法的测试。最后将该方法与基于人工神经网络的车牌检测识别方法进行了实验对比,实验结果显示使用Faster R-CNN的方法在车牌检测准确率,字符识别准确率和时间复杂度上均优于使用人工神经网络的方法。定位出车牌区域后,需要使用加密图像可逆数据隐藏算法对车牌区域进行加密和数据嵌入等操作。首先实现了Xu算法和Chen算法两个算法加密车牌和嵌入数据的实验仿真,并比较两个算法在加密效果、嵌入容量、解密效果上的区别。实验结果表明,Chen等人提出的基于块分类置乱的算法和Xu等人提出的基于插值误差直方图平移的算法均能够实现解密图像的无损恢复,但是Chen算法在加密图像效果和最大嵌入容量上优于Xu算法。在对彩色车牌图像进行加密时,采用了在R、G、B三个通道分别加密,最后合成彩色加密图像的方法,实验最终成功加密彩色车牌图像。完成车牌检测识别和隐私保护系统的仿真设计。首先介绍了该系统的应用场景,根据应用场景和设计目标完成了系统的结构设计。然后完成了车牌检测识别系统的仿真,使用不同成像条件下的车牌图像对仿真结果进行了测试,验证了算法的可行性。最后完成了车牌检测识别和隐私保护系统的仿真,并在加密可逆性、安全性、时间复杂度和鲁棒性四个方面对仿真进行了评估,实验结果表明该系统在四个方面具有较好的性能,能很好地保护车牌隐私。