本发明提供了一种用于视频侦查的车牌去运动模糊方法，该方法包括：S1，收集多组包括模糊车牌图像和对应的清晰车牌图像的车牌数据组合，并分成训练数据集、验证数据集和测试数据集；S2，设计去运动模糊的生成对抗网络模型，生成网络包括两个步长的卷积块、七个Mobilenet V2的反转残差块和两个转置卷积块；S3，训练生成对抗网络，把步骤S1获得的数据集放入生成对抗网络模型中进行训练；S4，在步骤S3训练出的去运动模糊的生成对抗网络模型的基础上，输入运动模糊的车牌图像，输出数据即为生成的清晰车牌图像。本发明能实现车牌清晰化，从而快速确定嫌疑人的身份，尽快有效的帮助刑侦人员破案，采用Mobilenet V2的Inverted residual block组成的生成网络能够更好的提取高维特征。