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在对实时视频流分析的基础上,提出了一种新的算法———弹性松弛袋算法来对车辆的最显著的特征———车长进行提取。在利用弹性松弛袋算法提取车长特征的同时,确定了关键帧图像,对车辆存在进行了判定。并为了提高车长提取精度,给出了弹性追尾算法以实现对弹性松弛袋算法的改进。实验表明,弹性松弛袋算法具有良好的统计特性,能够有效地提取视频的关键帧,而且提取车长特征准确、灵敏,能够满足系统的实时性要求,可应用到图像识别的其他领域。