目前,随着科技的进步和信息化建设的深入,公安机关建设了大量的高清摄像头,在公安工作中发挥了重要的作用,但海量的视频和图片资源已经达到了大数据的规模。仅用传统人工查看的方法,面对如此大量的资源,查看效率已经无法满足实际工作的需求。如何更加快速、高效地对视频资源进行解析、处理,并加以深度应用,已经成为一个亟待解决的问题。而这一切的关键就是视频图像结构化技术,通过图像结构化描述,可以将非结构化的视频和图片资源转变为可直接检索的结构化数据,再经过进一步的挖掘和处理,可以更加高效地为侦查破案和其他公安业务提供支撑和帮助。传统的车辆识别技术,主要基于车辆的牌照,通过图像采集,图像处理,车牌定位,字符切分,字符识别等步骤后,识别出车辆悬挂的车牌号码,再和后台数据库比对,检索出车辆的登记信息。而在公安实际工作中,大量的犯罪嫌疑人作案时采用无牌、套牌、假牌或者遮挡牌照的车辆,传统的车牌识别方案已经不能满足侦查破案工作的需求。本文旨在研究和建设基于图像结构化描述的车辆识别平台,通过图像结构化描述、车辆特征识别和深度学习技术实现基于特征的车辆识别,为车辆识别提供一种全新的模式,和传统的车牌识别模式互为补充,实现对机动车辆、非机动车辆以及包含个性化特征的车辆进行基于牌照、特征的各种智能查询、分类检索和交叉比对,为开展视频图像检索、轨迹发现、快速筛选、特征比对等提供多维度的分析平台,从而解决视频监控系统深度应用不足的问题,充分发挥视频图像资源的效能,为侦查破案、交通管理等公安业务提供更好的帮助。