随着城市的快速发展,汽车数量大幅增长,给人们生活带去便利的同时,也造成了严重的交通问题。现如今,大部分城市道路卡口监控场景下,对车牌的识别仍然大幅依赖于人工识别的方法,基于人工识别车牌需要耗费大量的人力物力,而且容易出错,无法全天候工作,已经无法适应城市快速发展的需求。现有车牌识别方法只能在测试环境简单、图像采集条件较好的情况下准确识别车牌,无法应用在城市道路卡口检测环境中。因此,迫切需要一种能在城市道路卡口等复杂环境下,准确识别车牌的自动车牌检测识别方法。本文基于深度学习的方法,设计出一种基于特征域转换的车牌识别算法,实现了对复杂多变车牌的准确识别。然后改进了一种车牌检测算法,将车牌检测算法与本文提出的基于特征域转换的车牌识别算法进行结合,提出一种卡口车牌自动检测与识别方法,能够对复杂道路卡口中的车牌进行准确检测和识别,符合实际任务需求。本文工作主要包括以下两个方面:首先,针对现有车牌识别算法中存在的问题,本文提出一种全卷积车牌识别算法。该算法采用序列一体化的识别方式,避免了对字符进行分割,造成识别误差的问题。算法通过搭建优秀的特征提取模块、高效的车牌序列预测器和车牌序列解码器来完成对车牌序列的一次性识别。相比其他序列一体化识别算法,该算法有着更高的识别准确率和识别速度。同时,本文分析了现有车牌数据集的问题,并制作了真实和生成两种车牌数据集,可用于车牌识别领域,有一定的理论研究价值。其次,针对全卷积车牌序列识别算法中存在对困难、形变严重的车牌识别效果不稳定的问题,本文提出通过搭建特征域转换网络,将复杂多变的车牌图像转换成简单统一的标准车牌特征,能够有效减少复杂场景对车牌识别带来的干扰。接着,本文引入识别损失函数,将特征域转换算法和车牌识别算法有机地融合在一起,设计出基于特征域转换的车牌识别算法,增强了整体算法的识别性能,并使得整个算法能够以端到端的方式进行训练和测试。实验表明该车牌识别算法在复杂的城市道路卡口环境下,能够准确有效地对车牌进行识别,识别准确率达96.49%。综上所述,本文提出的基于特征转换学习的卡口车牌检测识别方法能够准确地对车牌进行自动识别,有较好的识别效果,满足在城市复杂道路场景下对车牌自动检测识别任务的需求,具有一定的理论价值和实际意义。