本发明提供一种基于深度学习的车牌识别方法，其可以自适应地获得不同场景下的车牌特征信息，同时提高了车牌识别的准确率。本发明将车牌固有的颜色属性加入YOLO模型中构建一个具有泛化能力强、检测以及定位准确率高的车牌检测模型，对输入的卡口监控设备拍摄的过车图片进行检测，得到车牌的区域位置；接着使用Radon变换对倾斜的车牌区域进行校正，同时利用颜色和边缘等线索对车牌区域进行微调，最后将微调后的车牌区域送入加入车牌编码规则约束的CRNN网络对车牌号码进行识别。