최근 무인기를 활용하여 실시간 교통정보 확인 및 차량 감시, 추적 임무 등을 수행할 수 있는 시스템이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 무인기(UAV) 환경에서 번호판 검출이 가능한 딥러닝 기반 번호판 검출 알고리즘을 구현하였다. 번호판 검출 신경망이 구현되지 않은 상태에서 학습 샘플을 구성하기 위해 엣지(Edge), SVM 기반의 번호판 검출 시스템을 추가로 구현하여 번호판 영역을 검출한 뒤, YOLO 를 사용하여 신경망을 생성하였다. YOLO 기반 번호판 검출 신경망의 정확도를 높이기 위해 다양한 각도에서의 차량 영상을 추가로 획득하고 학습하는 과정을 7단계로 구성하여 반복하였다. 총 6198개의 학습 샘플을 사용해 최종 번호판 검출 신경망을 생성하였으며, 이를 사용하여 무인기 환경에서 실험한 결과 97대의 차량에서 0.1초 이내에 평균 90%의 정확도로 번호판을 검출함을 확인하였다.