随着我国社会和经济的发展,汽车的数量也在逐年连续攀升,在城市化推进的进程当中,城市的交通状况受人们不断的重视,特别是随着交通管理部门管控压力的增加,如何进行更加有效的交通管理,逐渐成为管理部门和人民关注的焦点。特别是我国汽车牌照种类具有复杂性和多样性的特点,出现了像规范悬挂位置不规范、交通规则意识不强,由于交警人力资源的缺乏,出现了车辆违规挂牌、违规出行等人为因素造成汽车牌照污染严重的情况。在我国车牌数量众多、样式复杂多样,管理难度大,车牌识别率无法突破的背景下,通过国内外针对车牌字符识别方法和系统对比、算法研究等方式,对车牌人为的故意损坏、车牌遮挡、拍摄的角度问题、夜晚等特殊场景下车牌识别等问题进行研究,提出解决传统的车牌字符识别和检测方法在特殊环境下准确率不高,在预测方面未能充分满足现有交通管理需求的问题,通过车牌云识别、深度学习模型加强训练等技术手段,为提升识别的精准度进一步展开研究,达到提升车牌识别率、提升精通管理效率的效果。本文做的研究工作主要有:（1）对比传统车牌定位和字符识别算法与人工智能领域神经网络算法,提高复杂场景下车牌识别的鲁棒性。分别从基于颜色信息的车牌区域提取法、基于形态边缘特征分析的车牌区域提取法、基于纹理特征分析的车牌定位算法、基于模板匹配的车牌字符识别算法、基于支持向量机（SVM）的字符识别算法、基于神经网络的车牌定位和识别算法开展比较和研究。结合YOLOv4算法和数学工具,除正常情况下进行实验测试外,重点在雪天、补光、夜晚和遮挡四种环境下作为测试环境,详细分析了R-CNN系列算法和YOLO系列算法,以识别速度、识别效果和平均识别率作为评价参数,从目标检测算法方面进行了比较,为后续车牌识别系统研究和设计提供理论支持。（2）基于现有YOLOv4版本的模型结构,提出一种基于YOLOv4-SFA的目标检测识别算法。将自注意力机制的目标检测方法添加到YOLOv4模型中,结合车牌特征,用改进的Soft-Attention算法对这些特征进行训练,并使用K-means++算法进行了替换,解决了K-means算法随机选择聚类中心这一局限性。通过自采集数据、数据下载的方式,结合CCPD车牌数据集构建实验数据集,对改进的YOLOv4-SFA模型与原有YOLOv4模型,以绘制PR曲线、Recall召回率、Precision精准率、m AP等评价方法进行了实验测试和对比,验证YOLOv4-SFA的实现效果。（3）对车牌云识别系统开展设计与研究,针对交通管理部门对出现车辆违规挂牌、违规出行、事故逃逸等车辆管理方面面临的挑战,研究了车牌云识别系统的部署和架构设计,通过搭建私有云、公有云的方式,实现车牌识别系统云端部署,借助大数据、云计算等技术,对车牌开展预测性分析,使管理人员可以做到对车辆的状态可查、可控,实现车辆管理的实时管控、科学管控、人机联合管控,从而提升对车辆的智慧化管控能力。（4）开发了基于YOLO算法的车牌云识别系统软件,系统实现了多种类别用户的登录、车牌数据管理、自我学习训练、车辆数据录入、车牌定位识别、车辆数据预测等功能。主要特点有:通过自我学习和训练,实现用户可以使用手机端、PC端进行车牌识别;通过扩展数据集和不断地训练,实现系统的不断优化,不断提升系统车牌识别的准确率;系统可以实现与云服务端和交警信息中心端的实时数据信息交换,协助交警部门对车辆做出科学预测和分析,该系统可为交通管理部门车辆管理系统设计提供借鉴和参考。