车辆的车型识别是智能交通系统应用领域中的重要分支,在高速公路收费管理系统中起着重要作用。由于车脸区域拥有丰富的车辆特征信息,所以研究基于车辆正面图像的车型识别技术具有重要意义。本文基于采用USB接口的数据采集平台开展研究与设计,该平台利用CPLD和图像传感器的时序配合,将图像数据存储到SRAM当中。然后由DSP去读取SRAM当中的图像数据,通过DSP的HPI接口和USB接口的通用可编程接口进行通信,把采集到的图像数据传送到上位计算机的内存当中。本文重点研究基于图像处理与模式识别技术的车型识别技术,并在上位计算机上通过C++编程设计了实际的车型识别系统,具体内容如下。首先,利用所采集到的车辆正面图像进行特征定位和特征提取。通过对车脸区域的观察和分析得出:特征区域主要为车标和大灯。首先利用水平积分投影和边缘检测算子定位出车脸带区域,再通过水平和垂直积分投影定位出车标,最后通过Houng变换、凸包算法和Snake模型定位出大灯,利用几何HU矩提取特征值,最后利用欧氏距离特征匹配算法进行特征值匹配。经过对识别结果分析,该识别算法达到了良好的识别效果。然后,针对车型识别中传统的车牌定位算法在定位效果上不够理想的问题,提出了一种把灰度拉伸和最大方差阈值分割方法,并应用于图像预处理的前期处理当中,通过加以车牌结构特征和颜色特征的筛选和验证条件来识别所定区域是否为真实车牌,并去除误检车牌区域。该方法提高了图像对比度和自动确定二值化阈值,实验结果表明,该方法具有准确度高、快速性好的特点。最后,利用C++语言和MFC良好的框架设计,并结合MySQL数据库的后台数据支持,从实时性和实用性两个方面考虑,开发设计出了基于车辆正面图像的车型识别系统。该识别系统能够自动对车辆进行检测、识别和分类,可以作为交通收费、管理、调度、统计和稽查的依据。实验结果表明,该车型识别系统达到了预期设计的效果,具有较好的实用性。