本文提出了一种名为LPRNet的端到端方法，用于无需预字符分割的自动车牌识别。我们的方法受到近期深度神经网络突破的启发，在中国车牌识别方面可实现实时处理，准确率高达95%：在nVIDIA GeForce GTX 1080 GPU上处理速度为每张车牌3毫秒，在Intel Core i7-6700K CPU上处理速度为每张车牌1.3毫秒。LPRNet由轻量级卷积神经网络组成，因此可以进行端到端训练。据我们所知，LPRNet是首个不使用循环神经网络（RNNs）的实时车牌识别系统。因此，LPRNet算法可用于创建嵌入式解决方案，即使在中国这种具有挑战性的车牌上也能实现高精度识别。