智能交通系统的日益发展,使得利用车辆自身信息进行车型识别的技术备受关注且日益发展,车型识别与分类技术是以数字图像为研究对象,通过图像处理和自动识别的方法识别出车辆品牌和型号信息的实用性技术。其中车标识别技术作为智能交通系统重要的一个环节,它的应用也越来越受到研究人员的重视。车标自动识别系统主要包括车标的定位和识别两个关键技术,车标定位是一种典型的目标检测和定位技术,其主要目的是检测所拍摄图像中是否具有我们所需要的车标信息。而车尾信息自动识别系统由于目前交通卡口多为单向照相,所以此技术还没有受到应有的重视,而目前有的城市和道路已经有了双向拍照的照相机,因此车尾信息自动识别也将是我们研究的下一个目标。车尾信息识别系统与车标识别系统类似也包括定位与识别两个关键技术。随着车标识别和车尾信息识别技术的研究深化,智能交通系统最终会达到无人值守的目标。本文以公路交通卡口照相机所拍摄的图像为对象,采用图像处理和模式识别的方法,辅以数学几何知识,对车标和车尾信息进行定位与识别以及根据车型分类的算法探索与研究。本文在车标的定位中创新性的提出了利用霍夫变换和角点检测进行车标精确定位的方法；本文还创新性的提出了利用车尾信息进行车型识别概念,并对车尾信息的定位与识别算法做了初步研究和实验。本文的主要工作如下：1)车型标准库的建立。图像处理与模式识别技术中样本模板是必不可少的,而目前国内尚没有较为完备的一个车型标准库,因此为了便于本文研究和后续工作的研究,建立了一个较为完备的车型标准库,其中将所有车型分为货车、客车和家用轿车三大类,而对这三大类又进行细分,如家用轿车分为一厢、两厢、三厢、SUV、MPV和其他类车型。每种车型建有车辆线性特征信息,正面特征信息和车尾特征信息库,同时还建有一个车标的标准库。2)车标的定位与识别算法研究与应用。对应车标定位算法,我们提出了一种多次粗定位最后精确定位的方法,根据车标的一系列先验知识定位到车标所在的一个大致范围,车标精确定位部分,本文还创新性的提出了使用广义霍夫变换和角点检测的车标定位方法,对于圆形、椭圆等有封闭轮廓的车标我们可以采用广义霍夫变换来进行车标精确定位,而对于类似三菱、五菱、铃木等类型车标我们使用角点检测的车标定位方法。车标识别部分本文采用基于Hu不变矩的模式识别方法,由于我们建立车标标准库的时候会进行尺度归一化,因此该方法的平移、缩放和旋转不变性使得该方法适用于本文研究的内容。3)车尾信息的定位与识别算法研究与应用,根据我们汽车尾部车型信息的特征,提出了一种减法的方法来进行车标定位也即消除干扰信息。首先利用车牌定位方法,定位到车牌的区域,然后将该区域从车尾区域中抠除,则该区域剩下的部分内含有的字符信息就是该车的车辆详细信息。本文利用模糊支持向量机的字符识别方法对车尾信息进行识别,系统完成了通过车尾信息进行车型识别的实验。验证了利用车尾信息识别车型的方法的正确性。