本發(fā)明提出一種基于RetinaNet網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)的新能源車牌檢測識(shí)別方法，包括車牌檢測網(wǎng)絡(luò)與車牌識(shí)別網(wǎng)絡(luò)。所述車牌檢測網(wǎng)絡(luò)包括：圖像特征層提取，圖像特征層聚合，計(jì)算損耗，結(jié)果預(yù)測；其中采用采用了輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)MobileNetv2代替ResNet50網(wǎng)絡(luò)，降低運(yùn)算量；引入ResNet的block部分解決所述MobileNetv2網(wǎng)絡(luò)信息丟失問題；并在FPN層上進(jìn)行改進(jìn)去提高模型的精度。所述車牌識(shí)別網(wǎng)絡(luò)主要包括圖像特征層提取，計(jì)算損耗，結(jié)果預(yù)測；其中同樣采用采用了輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)MobileNetv2代替ResNet50網(wǎng)絡(luò)，降低運(yùn)算量，并加入了新能源車牌顏色識(shí)別方法。本發(fā)明降低了模型的參數(shù)量和計(jì)算力，使其能更好地部署在普通的嵌入式設(shè)備上，降低車牌檢測識(shí)別任務(wù)在實(shí)際生活場景中的應(yīng)用成本問題。