为解决复杂环境下车牌检测与识别模型处理速度慢、检测精度低和模型参数过大的问题，提出了一种端到端的车牌识别算法。首先采用MSR图像增强方法对车牌图像进行预处理，然后使用最新的YOLO系列算法YOLOX,以35帧/s的速度检测出图像目标区域，使用改进的Bi-GRU-CRNN识别模型进行车牌字符识别。在国内车牌识别开源数据集中随机选取5 000张图片进行实验，发现相较于其他车牌识别模型，改进后的模型识别速度更快，识别准确率达到98%以上。
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