本發(fā)明提供了一種基于YOLOv3網(wǎng)絡(luò)的車牌檢測方法，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理：搜集包含車牌的圖片，分類整理；通過數(shù)據(jù)均衡的方法擴(kuò)大較少的新能源車牌數(shù)量、使館領(lǐng)館車牌數(shù)量和民航車牌數(shù)量，使之與藍(lán)色車牌數(shù)量相當(dāng)，將上述圖片標(biāo)記為數(shù)據(jù)集；特征提?。簩?shù)據(jù)預(yù)處理中得到的數(shù)據(jù)集編碼后輸入到Darknet?53網(wǎng)絡(luò)，取最后兩層殘差層的輸出作為特征矩陣；分類預(yù)測：將特征提取中得到的兩個(gè)不同維度的特征矩陣，拼接后送入邏輯回歸分類器，輸出車牌的位置和種類。本發(fā)明所述的基于YOLOv3網(wǎng)絡(luò)的車牌檢測方法，采用錨盒機(jī)制，只用一次特征提取，預(yù)測出車牌目標(biāo)的位置和類別兩種信息，減少了計(jì)算量，提高了計(jì)算速度。