车型识别综述
汽车概论车辆识别部分
简介车辆识别代号（VIN），VIN是英文Vehicle Identification Number(车辆识别码)的缩写。
因为ASE标准规定：VIN码由17位字符组成，所以俗称十七位码。
正确解读VIN码，对于我们正确地识别车型，以致进行正确地诊断和维修都是十分重要的。
一、术语定义1.车身型式：指根据车辆的一般结构或外形诸如车门和车窗数量，运载货物的特征以及车顶型式(如厢式车身、溜背式车身、舱背式车身)的特点区别车辆。
2.发动机型式：指动力装置的特征，如所用燃料、气缸数量、排量和静制动功率等。
装在轿车或多用途载客车或车辆额定总重为10000lb或低于10000lb的载货车上的发动机，应标明专业制造厂及型号。
3.种类：是制造商对同一型号内的，在诸如车身、底盘或驾驶室类型等结构上有一定共同点的车辆所给予的命名。
4.品牌：是制造厂对一类车辆或发动机所给予的名称。
5.型号：指制造厂对具有同类型、品牌、种类、系列及车身型式的车辆所给予的名称。
6.车型年份：表明某个单独的车型的年份，只要实际周期不超过两个立法年份，可以不考虑车辆的实际生产年。
7.制造工厂：指标贴VIN的工厂。
8.系列：指制造厂用来表示如标价、尺寸或重量标志等小分类的名称。
主要用于商业目的。
9.类型：指由普通特征、包括设计与目的来区别车辆的级别。
轿车、多用途载客车、载货汽车、客车、挂车、不完整车辆和摩托车是独立的型式。
10. 注意：VIN中不会包含 I、O、Q 三个英文字母二、车辆识别代号各位说明1.1～3位(WMI)：制造厂、品牌和类型；第1位：生产国家或地区代码1 美国 J 日本 S 英国2 加拿大 K 韩国 T 瑞士3 墨西哥 L 中国 V 法国4 美国 R 台湾 W 德国6 澳大利亚 Y 瑞典9 巴西 Z 意大利第2位：汽车制造商代码1－Chevrolet B－BMW M－Hyundai2－Pontiac B－Dodge M－Mitsubishi3－Oldsmobile C－Chrysler M－Mercury4－Buick D－Mercedes N－Infiniti5－Pontiac E－Eagle N－Nissan6－Cadillac F－Ford P－Plymouth7－GM Canada G－General M S－Subaru8－Saturn G Suzuki T－Lexus8－Isuzu H－Acura T－ToyotaA－Alfa Romeo H－Honda V-VolkswagenA－Audi J－Jeep V－VolvoA－Jaguar L－Daewoo Y－MazdaL－Lincoln Z FordZ－MazdaG=所有属于通用汽车的品牌：Buick, Cadillac, Chevrolet, Oldsmobile, Pontiac, Saturn第3位：汽车类型代码(不同的厂商有不同的解释)有些厂商可能使用前3位组合代码表示特定的品牌：TRU/WAU Audi 1YV/JM1 Mazda4US/WBA/WBS BMW WDB Mercedes Benz2HM/KMH Hyundai VF3 PeugeotSAJ Jaguar WP0 PorscheSAL Land Rover YK1/YS3 SaabYV1 Volvo2.4～8位(VDS)：车辆特征：轿车：种类、系列、车身类型、发动机类型及约束系统类型；MPV：种类、系列、车身类型、发动机类型及车辆额定总重；载货车：型号或种类、系列、底盘、驾驶室类型、发动机类型、制动系统及车辆额定总重；客车：型号或种类、系列、车身类型、发动机类型及制动系统。
文献综述车牌识别
文献综述1前言近几年来，随着汽车的数量猛增，智能型交通体系(ITS——Intel ligent Tran sporta tion S ystem)便成为未来交通监管系统的主要发展趋势，所谓智能交通系统是在较完善的基础设施(包括道路、港口、机场和通信)之上将先进的信息技术、通信技术、控制技术、传感器、计算机技术和系统综合技术有效的集成，并应用于地面运输系统，从而建立起在大范围内发挥作用的，实时、准确、高效的运输系统[1~2]。
行驶车辆的车牌实时识别尤其是智能运输系统研究的重要组成部分。
车牌识别系统是对公路上配置的摄像头拍摄的照片进行数字图像处理与分析，综合应用大量的图像处理最新成果和数学形态学方法对汽车图像进行平滑、二值化、模糊处理、边缘检测、图像分割、开运算、比运算、区域标识等，利用多种手段以提取车牌区域，进而达到对汽车牌照的精确定位并最终完成对汽车牌照的识别。
车牌识别系统的用途很多，如高速公路电子收费站、公路流量控制、公路稽查、失窃车辆查询、监测黑牌机动车、监控违章车辆的电子警察等公路监管场合，以及停车场车辆管理、出入控制等需要车牌认证的场合都要应用车牌识别系统，尤其在高速公路收费系统中，实现不停车收费技术可提高公路系统的运行效率，由此可见车牌识别系统具有不可替代的作用，因此对车牌识别技术的研究和应用系统的开发具有重要的现实意义。
2 车牌识别技术研究现状车牌识别系统要综合应用多种手段提取车牌区域，对汽车牌照的精确定位并最终完成对汽车牌照的识别。
因此车牌识别系统要应对多种复杂环境，如车流量高峰期、照射反光、车牌污染等。
利用模拟人脑智能A NN，在识别车牌时能进行联想记忆与推理，能够较好地解决字符残缺不完整而无法识别的问题。
识别车辆及总体结构.
发动机前横置、前轮驱动的轿车传动系示意图 1—发动机 2—离合器 3—半轴 4—万向节 5—变速器 6—主减速器 7—差速器
发动机前纵置、前轮驱动的轿车传动系示意图 1—发动机 2—离合器 3—变速器 4—主减速器 5—差速器
2．FR方式
3、查阅有关信息，举出下列各种驱动方式的车辆名称，完成下表。
4．RR方式 • RR为后置发动机后轮驱动的英文缩写。它与MR方
式不同，发动机装于后车轴的后面，与FF方式形成 鲜明的对比，它的质量集中于汽车后部，发动机距 驱动轮很近，可在最短距离内驱动车轮，驾驶室内 宽敞，起动加速时牵引力良好。但当超过转弯极限 时，就会发生转弯过小的倾向。
发动机后置、后轮驱动的大型客车传动系示意图 1—发动机 2—离合器 3—变速器 4—角传动装置 5—万向传动装置 6—驱动桥
混凝土搅拌车
汽车的总体构造 • 一般汽车都由发动机、底盘、车身、电气设
备等四个部分组成。
1．发动机 • 其作用是使供入其中的燃料燃烧而发出 动力，然后通过底盘的传动系驱动汽车行 驶。 2．底盘 • 接受发动机的动力，使汽车产生运动， 并保证正常行驶。底盘由传动系、行驶系、 转向系和制动系统组成。
2、比较常见轿车、客车、货车的总体结构及布置形式有何异同。
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车型基础知识汇总
车型基础知识（讲师手册）制作人：崔莹述14车辆基础知识（一）汽车发展（二）汽车构造简介（三）汽车外部配件名称及图解知识（四）汽车的基本参数（五）汽车分类基础知识（一）汽车发展1769 年，法国人居纽将蒸汽机装在板车上，制造一辆蒸汽板车，这是世界第一辆利用机器为动力的蒸汽车；1886 年，德国工程师卡尔、本茨在曼海姆制造了世界上第一辆三轮汽油汽车，德国另一位工程师戈特利布.戴姆勒也发明了一部四轮汽油汽车，这便本门课程的理论部分，而第三部分车辆型号辨识、第四部分的车型查询操作和第五部分的客服常见问题是我们这门课程的实操部分，更需要我们着重掌握。
车辆基础知识这部分内容作为车辆最基础的介绍，从五个方面展开，分别为汽车发展、汽车构造、汽车外部件名称、汽车基本参数和汽车分类基础。
讲我们先简单了解一下汽车的发展史1769 年，法国人居纽将蒸汽机装在板车上，制造一辆蒸汽板车，这是世界第一辆利用机器为动力的蒸汽车；1886 年，德国工程师卡尔、本茨在曼海姆制造了世界上第一辆三轮汽油汽车，德国另一位工程师戈特利布.戴姆勒也发明了一部四轮汽油汽车，这便是现代意义上代汽车。
他们两人被公认为以内燃机为动力的现代汽车的发明者，1886 年 1 月 29日也被公认为汽车的诞生日。
我国汽车业近几年的发展介绍。
5 6 是现代意义上代汽车。
他们两人被公认为以内燃机为动力的现代汽车的发明者，1886 年 1 月 29 日也被公认为汽车的诞生日。
中国从 1904 年开始由进口汽车后，就一直梦想着造出自己的汽车，中国第一辆汽车于 1956 年 7 月15 日由中国第一汽车制造厂生产的第一辆解放牌载货汽车，1958 年 5 月 12 日第一辆国产“东风牌”轿车，同年 9 月 28 第一辆红旗牌高级轿车诞生。
（二）汽车构造简介汽车的基本组成是由发动机、底盘、电气设备和车身附属设备四大部分组成。
中国从 1904 年开始由进口汽车后，就一直梦想着造出自己的汽车，中国第一辆汽车于 1956 年 7 月 15 日由中国第一汽车制造厂生产的第一辆解放牌载货汽车，1958 年 5 月 12 日第一辆国产“东风牌”轿车，同年 9 月 28 第一辆红旗牌高级轿车诞生。
轿车局部区域特征提取与车型识别
马 军 ’ 贺俊 吉
史 立
（ １上 海海事 大 学物 流 工程 学院 ， 海 ２ １０ ； 上 海海 事大 学物 流研 究 中心 ， 海 ２ １ ０ ） 上 ０３ ６２ 上 ０ ３ ６
摘 要
车 型识 别 技 术 是 智 能 交通 管理 系统 的 关键 技 术 之 一 。 目前 车 型识 别 多基 于 车牌 及 整 体 外 形 的 识 别技 术。基 于此 提 出
ｖ ｔ ｔ ｄｉｃｅ ｎ ａｒ ｅｃｏｒ ｏ ｓ ｒ ｃ ｍｏ ｄｅｌ ｅ ｘ ｅｒ ｅ ｔ ｅｓ ｌ ｓ ｏ ， ｅ ｐ ｉ ｎ ｒ ｕｔ Ｔｈ ｍ ｓ ｈ ｗ ｔ ａ ｒｃｏ ｔ ｎ ｃ ｒ ｔ ｒｔ ｃａ ｒ ｃ １ ０ ｐｅ ｃ ｔ ｏ ａ ｈ ｔ ｅ ｇｎｉｏ ａ ｃｕ ａｅ ａ ｅ ｉ ｎ ｅａ ｈ ０ ｒ ｅｎ ｆ ｒ ｓ
为 支持 向 量机 的分 类 的 输入 特 征 向量 ， ３ 对 １种 不 同车 型进 行 分 类 与识 别 ， 确 率 达 到 １ ０ 准 ０ ％。 此 研 究 表 明 利 用 轿 车 的 局
部 特征 也 能够 达 到 轿 车 车 型识 别 的 效 果 ， 有 较 高 的应 用 价 值 。 具 关键 词 ： 平 集 ， 水 图像 分割 ， 征 参 数 ， 特 支持 向量机
现的 ：
等 ＝ ｎ。１ Ｖ Ｉ ｓ （）－ 中） ／ （１ ｇ
然 而 在 演 化 过程 中周 期 性 地 对 水 平 集 函数 进 行 校 正 ， 即重
１８ ９ ８年 Ｏ ｈ ｒ ｓ ｔ ｉ ｓ ｅ 和 ｅ ｈ ｎ提 出 的变 分 水 平 集 方 法 ㈣（ ｅ ｅ ａ Ｌｖ ｌ Ｓ ｔｍｅ ｈ ｄ 。变 分 水 平 集 方法 通 常 简 称 水平 集 方 法 ， ｅ ｔｏ ） 实质 上 是
常见车型VIN含义及车型代码
常见车型VIN 含义及车型代码2、车辆识别代号（VIN ）的基本构成车辆识别代号由三部分组成：第一部分是世界制造厂识别代号；第二部分是车辆说明部分；第三部分是车辆指示部分。
车辆识别代号（VIN ）共17位字码，足以保证每个车辆制造厂在30年内生产的每辆车的车辆识别代号具有唯一性。
对完整车辆和/或非完整车辆所产量≥500辆的车辆制造厂，车辆识别代号的第一部分为世界制造厂识别代号；第二部分为车辆说明部分；第三部分为车辆指示部分。
编号规则3.1 识别代号的组成按GB/T16736的要求执行。
□□□ □□○○□○ □○ ○○○○○○世界制造厂识别代号对完整车辆和/或非完整车辆所产量＜500辆的车辆制造厂，车辆识别代号的第一部分为世界制造厂识别代号；第二部分为车辆说明部分；第三部分的第三、四、五位与第一部分的三位字码一起构成世界制造厂识别代号，其余五位为车辆指示部分。
（图2）3、车辆年份代码表车辆指示部分（VIS ）的第一位字码（即车辆识别代号的第十位）代表年份。
年份代码30年循环一次。
（详4、车辆识别代号（VIN ）的字码在车辆识别代号（VIN ）中仅能采用下列阿拉伯数字和大写的罗马字母： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0A B C D E F G H J K L M N P R S T U V W X Y Z （字母I 、O 及Q 不能使用）车 辆 品 牌 车身底盘类型变速器类型 发动机类型约 束 系 统检验位 年份 装配厂生产序号VDS 部分 VIS 部分 WMI 部分5、车辆识别代号（VIN）检验位的计算方法车辆说明部分（VDS）的最后一位（即车辆识别代号的第九位字码）为检验位。
检验位可为“0~9”中任一数字或字母“X”，用以核对车辆识别代号（VIN）记录的准确性。
检验位是车辆制造厂在确定了车辆识别代号（VIN）的其他十六位代码后，通过以下方法计算得出的。
（1）数字和字母的数值阿拉伯数字指定值为实际数字，罗马字母数值如下：A B C D E F G H J K L M N P R S T U V W X Y Z1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 7 8 9 2 3 4 5 6 7 8（2）位置加权系数1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 178 7 6 5 4 3 2 10 0 9 8 7 6 5 4 3 2（3）用车辆识别代号（VIN）各位字母的数值乘以位置加权系数，总和除以11，余数则为检验数。
车辆识别方案
车辆识别方案车辆识别是一项对城市管理、交通管控以及公共安全等领域有着广泛应用的技术。
随着人工智能、计算机视觉等技术的不断发展和进步，车辆识别方案的应用范围也越来越广泛。
本文将介绍目前常用的三种车辆识别方案及其优缺点。
方案一：基于车牌识别技术车牌识别技术是一种广泛应用于车辆管理、车辆通行管理、公共安全等领域的识别技术。
该技术依靠计算机视觉技术对车辆牌照进行自动识别，并通过车型、品牌、车牌号码等信息实现对车辆的识别。
车牌识别常用的方法有基于特征抽取的算法、基于深度学习的算法等。
优点：•车牌识别技术相对成熟，算法简单易实现；•车牌可以作为唯一的标识符，能够实现较高的识别率；•识别过程简单，设备成本较低。
缺点：•受到光照、天气等环境因素影响，容易出现误识别；•车牌号码易受到污损、遮挡等因素影响，造成识别失败；•无法识别没有牌照的非机动车，如电动车、自行车等。
方案二：基于外观特征识别技术外观特征识别技术是一种基于车辆外观特征进行识别的技术，该技术主要通过图片处理和分析技术对车辆的外观进行拍摄、提取和特征分析，最终确定该车辆的类别。
优点：•可以识别没有牌照、遮挡牌照的车辆，以及非机动车等；•与车牌识别技术相比，误识别率较低，识别率较高。
缺点：•分类识别需要大量训练和人工标注数据；•受到环境影响较大，容易受到光照、天气、角度等因素的影响；•设备成本高，计算量大。
方案三：基于道路监控视频的识别技术基于道路监控视频的车辆识别技术主要是通过摄像头对道路的监控，对通过摄像头的车辆进行分类和跟踪，从而实现车辆的识别。
优点：•可以实现对车辆的实时监控和跟踪；•可以识别无牌车辆和非机动车辆；•识别过程中不受到环境条件、路面车流量等因素影响。
缺点：•摄像头自身的分辨率、角度等方面的限制，影响识别效果；•算法需要大量训练和大数据支持；•设备成本高，需要大量的人力投入和维护成本。
总结：车辆识别方案是一个应用非常广泛的技术，在城市管理、交通运输、消防管理、公共安全等各个领域都有应用。
各种车辆车型识别
各种车辆车型识别当外国的产品进入中国的时候，厂家总要起琅琅上口、既符合中国文化又能突出产品功能的名字，同时发音还得与英文名接近。
一个好名字是一个好产品的助跑器，下面就让我们来品味几款汽车的名字吧。
奔驰Mercedes-Benz无人不知、无人不晓的奔驰，名字本来为Mercedes-Benz，简称为BENZ。
按其本身的发音应该是读成“本次”，聪明的中国人读它的名字时产生了灵感，把它从“本次”念成了“奔驰”。
从此，这辆陌生的汽车随着名字的鲜活而深入人心，在汽车道路上奔驰，在人生道路上奔驰。
宝马BMW宝马的名字也是一大谈资，原本BMW是巴依尔公司的简称，但从音上去解，宝马的拼音取了B和M两个字母，W不发音。
马，四个蹄子，速度的象征，而宝马就区分出了与一般四蹄马的不同，正所谓汗血宝马非等闲之辈可以驾驭。
悍马HUMMERHummer直译是“嗡嗡响的声音”。
和宝马一样，HUMMER的中文名中有一个“马”字，一匹彪悍的马，简称悍马。
途安TOURAN途安是上海大众旗下的一款主打车型。
据上海大众洛阳德众4S店总经理倪豫蓬介绍，大多数人只知道它的中文名叫途安，而不知道它的英文名只与其拼音相差两个字母，当O、R不发音的时候，TOURAN就成了途安。
看似简单却不简单，途安这两个字可谓点睛之笔，寓意为：希望开途安车的人一路平安。
这种朴素实在的关心与途安本身低调的人性化关怀联系在一起，更好地诠释了途安所带来的气质和生活方式。
荣威ROWER去年大闹车市的英伦经典轿车荣威可以说是华丽登场，那么，ROWER这个名字是怎么来的呢？据林安汽车城上汽荣威河南龙腾专营店总经理张磊介绍，荣威是从英国ROVER手中买过来的自主品牌，它身上有英国的皇家血统，不能忘本，所以其只有一个字母与ROVER不同，ROVER有流浪者、航海者的意思，ROWER直译是“桨手”，在水中航行需要桨手，就这样自然而然顺理成章地衔接过来。
而根据ROWER音译过来的荣威，所表现出的则是这款车尊贵的绅士气质和优雅的风度。
关于智能交通中的车型识别分析
关于智能交通中的车型识别分析【摘要】智能交通在现代社会中扮演着重要的角色，而车型识别技术作为其中的一项重要技术，具有巨大的意义和潜力。
本文首先介绍了智能交通背景意义和车型识别的重要性，接着详细探讨了车型识别技术的发展历程、研究现状、关键技术、应用场景以及发展趋势。
在分析了智能交通中车型识别的前景，车型识别技术对智能交通的作用以及未来的发展方向。
通过本文的阐述，读者可以对智能交通中车型识别技术有一个清晰的了解，同时也可以看到这项技术在未来的应用前景和发展潜力。
【关键词】智能交通、车型识别、技术发展、研究现状、关键技术、应用场景、发展趋势、前景、作用、未来发展。
1. 引言1.1 智能交通的背景意义智能交通是指通过各种技术手段来提高交通系统的运行效率和安全性的交通管理模式。
随着城市化进程的加快和交通拥堵问题的日益严重，智能交通已经成为解决交通问题的重要途径。
智能交通系统能够实现交通信息的自动收集、处理和传输，提高了交通管理的科学性和精确性，有效缓解了交通拥堵问题，提高了交通运行的效率和安全性。
智能交通系统中的车型识别技术是其中的重要组成部分，通过对交通工具的自动识别和分类，可以实现对车辆的实时监控和管理，进一步提高交通系统的运行效率和安全性。
车型识别技术能够辅助交通管理部门进行交通流量统计、违章监测、交通事故处理等工作，提高了交通管理的效率和精准度。
车型识别技术也为智能交通系统的发展提供了更多的可能性，可以为智能交通系统的优化和完善提供有力支持。
在智能交通系统中，车型识别技术的应用具有重要的意义，不仅可以提升交通系统的管理水平，还可以为交通参与者提供更加便利和高效的交通服务。
1.2 车型识别的重要性车型识别在智能交通领域中扮演着重要的角色。
随着交通工具的日益增多和城市车流量的不断增加，车辆造成的交通堵塞、交通事故和交通管理成本也随之增加，车型识别技术的应用可以有效地解决这些问题。
车型识别可以帮助交通管理部门实现对道路交通流量的监控和管理。
汽车车型识别
汽车车型识别准确识别车辆的型号，是车险承保、理赔的基本工作，是确定新车购置价、判断车辆承保风险的重要依据，也是准确判断、快速确定车辆损失的重要前提。
车型的识别信息一般包括机动车的产品型号、识别码（或VIN）、车辆铭牌等。
国产车型大多采用产品型号识别，部分车辆需要辅助车辆铭牌信息，也有部分中外合资生产的汽车可以通过识别码（或VIN）码来识别。
进口车型大多采用识别码（或VIN）来识别。
一、汽车产品型号根据国家标准GB9417-88《汽车产品型号编制规则》规定，我国汽车的产品型号由企业名称代号、车辆类别代号、主参数代号、产品序号组成。
必要时附加企业自定代号。
对于专用汽车及专用半挂车还应增加专用汽车分类代号。
国家汽车型号均应由汉语拼音字母和阿拉伯数字组成。
汽车产品型号图示如下：1、□□○○○○■■a b c d ea:企业名称代号；b:车辆类别代号；c:主参数代号；d:产品序号；e:企业自定代号2、□□○○○○□□□■■a b c d e fa:企业名称代号；b:车辆类别代号；c:主参数代号；d:产品序号；e:专用汽车分类代号；f:企业自定代号注：□：用汉语拼音字母表示○：用阿拉伯数字表示■：用汉语拼音字母或阿拉伯数字均可1、企业名称代号位于产品型号的第一部分，用代表企业名称的两个或三个汉语拼音字母表示。
例如：CA代表第一汽车制造厂，EQ代表第二汽车制造厂，TJ代表天津汽车制造厂等等。
2、车辆类别代号位于产品型号的第二部分，用一位阿拉伯数字表示。
注：上表也适用于所列车辆的底盘。
3、主参数代号位于产品型号的第三部分，用两位阿拉伯数字表示。
（1）载货汽车、越野汽车、自卸汽车、牵引汽车、专用汽车与半挂车的主参数代号为车辆的总质量（t0），牵引汽车的总质量包括牵引座上的最大质量.当总质量在100t以上时，允许用三位数字表示。
（2）客车及半挂车的主参数代号为车辆长度（m）。
当车辆长度小于10m时，应精确到小数点后一位，并以长度（m）值的十倍数值表示。
车辆识别原理-概述说明以及解释
车辆识别原理-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述车辆识别技术是一种应用于交通管理领域的技术，它通过对车辆进行识别和分类，实现对车辆行为的监控和管理，并为交通监管部门提供有效的数据支持。
随着交通流量的不断增加和城市交通拥堵问题的日益严重，车辆识别技术得到了广泛应用和发展。
车辆识别技术的原理是通过使用计算机视觉和图像处理技术，对车辆的特征进行提取和分析，从而实现对车辆的自动识别。
这些特征包括车辆的外观特征、车牌号码、车辆尺寸等。
通过对这些特征的提取和比对，车辆识别系统可以准确地判断车辆的类型、品牌、颜色等信息。
车辆识别技术主要应用于交通管理、智能交通系统、安全监控等领域。
在交通管理领域，车辆识别技术可以用于交通信号控制、交通流量统计、违章监控等方面，有助于提高交通的效率和安全性。
在智能交通系统中，车辆识别技术可以实现自动收费、智能停车等功能，提升交通系统的智能化水平。
在安全监控领域，车辆识别技术可以实现对涉嫌犯罪、违规行为的车辆进行追踪和监控，为社会治安的维护提供有力的支持。
随着计算机视觉和人工智能技术的不断进步和发展，车辆识别技术将会得到进一步的完善和应用。
例如，利用深度学习算法可以提高车辆识别系统的准确性和鲁棒性，使其能够应对各种复杂的场景和环境。
同时，车辆识别技术也将与其他技术进行深度融合，如与车联网、无人驾驶等技术相结合，为未来交通领域的发展提供更多的可能性。
综上所述，车辆识别技术作为一项重要的交通管理技术，在提升交通效率、保障交通安全等方面发挥了重要的作用。
随着技术的不断进步和应用的广泛推广，它将进一步推动交通领域的发展，为人们的出行带来更多便利和安全。
1.2 文章结构本篇文章主要包含以下几个部分：1. 引言：介绍车辆识别的背景和重要性，并概述本文的结构和目的。
2. 正文：2.1 车辆识别技术概述：对不同的车辆识别技术进行综述，介绍它们的特点、应用领域和优势劣势。
这部分将详细介绍常见的车牌识别技术、车型识别技术以及行人车辆分类等相关技术。
车型识别综述
车型识别综述一．课题的背景和意义智能交通系统(ITs，IntelligentTransportationSystem)是集计算机、信息、电子及通信等多种高新科技手段于一体的交通控制和管理系统，是21世纪交通的重要发展方向。
智能交通系统中的核心功能是对过往车辆的准确检测和正确的车型识别。
当前对车辆检测分类技术的研究主要有两个技术流派:车辆自动识别(Auto Ve hlcle Identification)和车辆自动分类(AutoVehicle Classification)。
前者是利用车载设备与地面基站设备互识进行，该技术主要用于收费系统中，在发达国家使用范围较广，如美国[2]的AE-PASS系统、日本的ETC系统，全球卫星GPS定位等。
后者是通过检测车辆本身固有的参数，在一定车辆分类标准下运用适当的分类识别算法，主动地对车辆进行分型，这一类技术应用比较广泛，己经有很多成熟的系统应用在实际生活中，该类技术可以通过射频微波、红光、激光、声表面波等方式来自动识别车辆信息，也可以使用视频图像处理的方式来识别车牌、车型等车辆信息。
比较成熟技术有环形线圈检测、激为红外线检测、超声波/微波检测、地磁检测等[3]，但这几种方法各有优劣，优点是识别精确比较高，但缺点也很明显，主要缺点有施工和安装过程十分复杂，影响正常交通秩序，维护困难，主要设备易损坏，花费较大等。
近年来随着计算机多媒体技术和图像处理技术的发展，基于视频的车辆自动分类识别技术在现代交通控制系统中占的分量也越来越大，社会各界投入的研究力量也越来越多。
该类技术可以适应动态交通状况的变化，通过实时采集大量的交通流量数据并将其传输到交通管理中心，中心通过系统提供的数据可以迅速做出控制决策，解决交通拥堵等问题。
同时，利用该技术可以分析道路的车流量信息，有利于公路网的总体规划及道路建设。
但上述功能的实现依赖于交通数据的采集和处理，传统的数据采集器方法，不能大范围覆盖检测区域，缺乏灵活性且功能单一。
常见车型VIN含义及车型代码
常见车型VIN 含义及车型代码2、车辆识别代号（VIN ）的基本构成车辆识别代号由三部分组成：第一部分是世界制造厂识别代号；第二部分是车辆说明部分；第三部分是车辆指示部分。
车辆识别代号（VIN ）共17位字码，足以保证每个车辆制造厂在30年内生产的每辆车的车辆识别代号具有唯一性。
对完整车辆和/或非完整车辆所产量≥500辆的车辆制造厂，车辆识别代号的第一部分为世界制造厂识别代号；第二部分为车辆说明部分；第三部分为车辆指示部分。
编号规则3.1 识别代号的组成按GB/T16736的要求执行。
□□□ □□○○□○ □○ ○○○○○○世界制造厂识别代号对完整车辆和/或非完整车辆所产量＜500辆的车辆制造厂，车辆识别代号的第一部分为世界制造厂识别代号；第二部分为车辆说明部分；第三部分的第三、四、五位与第一部分的三位字码一起构成世界制造厂识别代号，其余五位为车辆指示部分。
（图2）3、车辆年份代码表车辆指示部分（VIS ）的第一位字码（即车辆识别代号的第十位）代表年份。
年份代码30年循环一次。
（详见下表） 4、车辆识别代号（VIN ）的字码在车辆识别代号（VIN ）中仅能采用下列阿拉伯数字和大写的罗马字母： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0车 辆 品 牌 车身底盘类型变速器类型 发动机类型约 束 系 统检验位 年份 装配厂生产序号VDS 部分 VIS 部分 WMI 部分A B C D E F G H J K L M N P R S T U V W X Y Z（字母I、O及Q不能使用）5、车辆识别代号（VIN）检验位的计算方法车辆说明部分（VDS）的最后一位（即车辆识别代号的第九位字码）为检验位。
检验位可为“0~9”中任一数字或字母“X”，用以核对车辆识别代号（VIN）记录的准确性。
检验位是车辆制造厂在确定了车辆识别代号（VIN）的其他十六位代码后，通过以下方法计算得出的。
（1）数字和字母的数值阿拉伯数字指定值为实际数字，罗马字母数值如下：A B C D E F G H J K L M N P R S T U V W X Y Z1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 5 7 8 9 2 3 4 5 6 7 8（2）位置加权系数1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 178 7 6 5 4 3 2 10 0 9 8 7 6 5 4 3 2（3）用车辆识别代号（VIN）各位字母的数值乘以位置加权系数，总和除以11，余数则为检验数。
辨识车型的方法
辨识车型的方法辨识车型是快速准确承保的第一步也是关键性的一步。
如何根据现有的条件确定承保标的，也就成为包括外勤和内勤在内的承保工作人员的一项基本功。
由于汽车车型的复杂性，所以辨识车型也就成为汽车知识的综合运用。
这里只是提供一些比较通用的辨识方法。
1、通过外观辨识车型车辆标识和外观可以提供很多的车型信息，有助于确定车型。
①品牌车头和车尾位置的汽车品牌标志是确定品牌最为直观的标识。
通过车标的辨识可以确定车辆的品牌。
②车系或子品牌通常情况下在车尾部会用中文或英文标识出车系或子品牌，比如凯越轿车在尾部标识出英文名称Excelle，奥迪轿车在尾部标识出车系是A6、A4、A8等。
③车辆型号部分车型在车辆尾部、车辆前部、左侧车身等位置标识出车辆的型号，如国产马自达M6 2.3L轿车在车辆尾部标识车辆型号CA7230AT。
奔驰轿车产品在尾部标识车辆型号，如E230、S350、SL55等。
④生产厂商部分的国产车在车辆尾部、车身侧面标识生产厂商的简称或全称，比如广州Honda、北京现代、厦门金龙旅行车有限公司等。
⑤其他车型信息标识部分车辆在车身上标识排气量、变速器形式（如AT）、配置等级（如LE，LX）。
⑥车体结构通过观察车体结构可以大致地区分出车辆的种类，比如是轿车还是越野车，轿车是三厢车还是两厢车，是货车还是牵引车等等，但是这不能完全说明车辆的情况，只能作为参考并且结合对车辆品牌、车系的了解可以确定车系。
⑦外观特征通过观察车辆的外观特征也有助于判断车型，比如是否有天窗，是手动挡还是自动挡，是否有倒车雷达，但这些只是辅助性信息要与标识配合进行判断。
⑧汽车铭牌汽车的铭牌置于车辆前部易于观察之处，通常打开前机器盖便可以看到，客车铭牌置于车内前乘客门的上方。
铭牌上标明厂牌、型号、发动机功率、总质量、载质量或载客人数、出厂编号、出厂年、月、日及厂名等信息。
⑨ VIN码从车辆上找到VIN码可以帮助我们辨识车辆尤其是进口车，一般车辆的VIN码位于仪表与前风档左下角的交界处、发动机前横梁上、发动机、车架等大部件上、前风档下车身处等。
基于机器视觉技术的汽车识别技术研究
基于机器视觉技术的汽车识别技术研究一、前言汽车识别技术是近年来机器视觉领域研究的热点之一。
传统的汽车识别主要依靠人工进行，难以满足实际生产、交通管控等领域中对汽车信息自动化处理的需求。
因此，基于机器视觉技术的汽车识别技术应运而生。
二、汽车识别技术的研究现状1. 概述汽车识别技术是指通过摄像机、成像传感器等设备获取汽车在图像或视频中的信息，包括车型、颜色、车牌号等，并对汽车进行自动化处理和辨识。
这项技术在交通管理、国家安全、智能物流等领域中具有广泛应用。
2. 技术方法汽车识别技术的研究方法包括特征提取、模式识别、虚拟现实等。
其中，特征提取是汽车识别技术中最核心的部分，主要是获取汽车在图像或视频中的特征信息。
常用的特征提取方法有SIFT、SURF、HOG等。
模式识别则是通过车辆颜色、车型、车牌号等特征信息对汽车进行快速识别。
虚拟现实则是将虚拟汽车与现实中的汽车进行匹配辨识。
3. 应用领域汽车识别技术在交通管理、国家安全、智能物流等领域中得到广泛应用。
在交通管理领域中，汽车识别技术可用于交通流量监测、超速抓拍、交通违规行为抓拍等；在国家安全领域中，汽车识别技术可用于边境口岸车辆识别、危险品车辆识别等；在智能物流领域中，汽车识别技术可用于物流配送过程中的车辆管理、路线规划等。
三、基于机器视觉技术的汽车识别技术关键技术研究1. 车辆检测车辆检测是汽车识别技术中的一项核心技术。
其主要作用是在图像或视频中自动检测出汽车的位置和大小，为后续的车型、颜色、车牌号等信息提取提供依据。
车辆检测的基本流程为：通过车轮、车身等特征进行初步的汽车区域定位，再使用机器学习方法对汽车区域进行进一步的筛选和过滤，最终确定汽车的准确位置和大小。
2. 车型识别车型识别是指对汽车的品牌、型号等进行自动化处理和识别。
车型识别是汽车识别技术中最为复杂、难度最大的一项任务。
在车型识别中，需要将汽车图像中的车辆区域与大量的车型图片进行匹配，从而实现汽车品牌、型号等信息的识别。
智能交通系统中的车辆识别技术详解(八)
智能交通系统中的车辆识别技术详解随着科技的不断发展，智能交通系统已经成为现代城市交通管理的重要组成部分。
其中，车辆识别技术作为智能交通系统的核心技术之一，对交通管理和交通安全起着至关重要的作用。
本文将就智能交通系统中的车辆识别技术进行详细探讨。
一、车辆识别技术的分类车辆识别技术主要分为两大类：基于视觉的车辆识别技术和基于无线通信的车辆识别技术。
基于视觉的车辆识别技术包括车牌识别、车型识别和行为识别。
车牌识别技术是指通过图像处理技术对车辆上的车牌进行识别，以获取车辆的关键信息。
车型识别技术是指通过对车辆外观特征进行分析，将车辆分类为不同的类型，如轿车、卡车、摩托车等。
行为识别技术是指通过对车辆行驶轨迹和动态行为进行分析，实时监测车辆的行为状态，如超速行驶、逆行等。
基于无线通信的车辆识别技术主要包括车载通信和道路设施通信。
车载通信通过在车辆上安装通信设备，实现车辆与其他车辆、道路设施以及交通管理中心之间的通信。
道路设施通信则是通过在道路上布置无线通信设备，实现与车辆之间的通信。
二、基于视觉的车辆识别技术1. 车牌识别技术车牌识别技术是智能交通系统中最常用的识别技术之一。
它通过采集车辆图像，使用图像处理算法提取车牌上的字符信息，进而实现对车牌的识别。
车牌识别技术在车辆违章监测、停车场管理等方面具有广泛应用。
2. 车型识别技术车型识别技术通过分析车辆的外观特征，将车辆分类为不同的类型。
这项技术可以应用于交通拥堵检测、交通流量统计等领域。
通过实时了解不同车辆类型的流量分布情况，交通管理人员可以更好地进行交通调度和规划。
3. 行为识别技术行为识别技术通过对车辆行驶轨迹和动态行为进行分析，实时监测车辆的行为状态。
例如，通过分析车辆的速度、加速度等指标，可以实现对超速行驶、逆行等违法行为的识别和监测。
这项技术在交通安全管理中起到了重要作用。
三、基于无线通信的车辆识别技术1. 车载通信技术车载通信技术主要包括车辆间通信和车辆和道路设施之间的通信。
车辆型号的识别方法
车辆型号的识别方法车辆车辆编码的内容有五部分：1、企业名称代号；2、车辆类别代号；3、主要参数代号；4、产品序号；5、企业自定代号。
1、企业名称代号用2位汉语拼音表示。
如： CA表示一汽、EQ表示二汽、BJ表示北京、NJ表示南京。
2、车辆类别代号用1位阿拉伯数字表示。
用1表示载重汽车；2表示越野汽车；3表示倾卸汽车；4表示牵引车；5表示特种车；6表示客车（大、中、小）；7表示轿车；8表示挂车；9表示半挂车、加长货挂车。
3、主要参数代号用2位阿拉伯数字表示。
①在载重货车中，这两位数表示的是车辆总质量（车辆自重和载重量之和）；②在轿车中这两位数表示的是汽车的排气量（单位：升）；③客车中这两位数表示的是车身长度（单位：m）。
4、产品序号用1位阿拉伯数字表示。
用0、1、2分别表示车型的改动及改型情况。
5、企业自定代号：第一汽车制造厂企业自定代号：A——带空调B——自卸C——超豪华或牵引车底盘柴油车D——客车底盘E——高栏板K——柴油车〈K2=大连柴油机，K1=德国道依茨发动机,K4=无锡柴油机〉P——平头车〈P=两个雨刮片平头两个雨刮片平头驾驶室〈FK型驾驶室〉。
P1=三个雨刮片平头驾驶室，比P宽近200MM〈FP型驾驶室〉。
P2=加宽型三个雨刮片平头驾驶室，比P1宽近312MM〈FM型驾驶室〉。
如企业自定部分有P或P1的同时还有H时，驾驶室在P或P1基础上加宽一级〉R——带卧铺S——加油车底盘T——双桥驱动L——长轴距Y——右方向Z——出口汽车H——宽体驾驶室举例： CA 1 09 0 K2L2 1 2 3 4 51——企业名称代号2——车辆类别代号3——主要参数代号4——产品序号5——企业自定代号长春第一汽车制造厂生产的各种货车有100多个品种，我们要准确地确定定损的车型，一定要将车辆上的型号牌抄准，抄全。
在更换发动机零件时，不要忘记注明发动机的型号。
方向机是机械式还是液力式要标明。
更换轮胎时要标注轮胎型号。
车辆重识别 综述
车辆重识别综述车辆重识别综述随着交通事故的持续增多，车辆监控系统变得越来越重要。
如何准确地识别车辆，追踪车辆，成为了交通监控领域的热门话题。
车辆重识别技术随之而来，并得到广泛研究和应用。
本文将从车辆重识别的角度，按类别进行综述。
1. 基于图像的车辆重识别基于图像的车辆重识别是目前最常用的车辆重识别技术。
该技术通过提取车辆图像的特征，如颜色、车型、车标等，对车辆进行识别。
其中，颜色是最常用的特征之一。
车辆在颜色方面有较大的差异性，因此可以通过颜色来识别车辆。
但是，由于环境的影响，颜色特征容易受到光线、时间等因素的影响，影响识别的准确性。
2. 基于视频的车辆重识别基于视频的车辆重识别相比基于图像的识别，可以提供更多的信息，如车辆的运动轨迹、速度等。
该技术需要对连续的视频帧进行处理，从而可以更准确地识别车辆。
但是，该技术对计算资源的要求较高，对设备的性能也有一定的要求。
3. 基于深度学习的车辆重识别近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的车辆重识别逐渐成为研究热点。
该技术通过训练深度学习模型，从而更准确地识别车辆。
深度学习模型可以从大量的数据中学习特征，使得识别的准确性大大提高。
但是，该技术需要大量的计算资源和数据支持，对于缺乏资源的应用场景来说，不太适用。
4. 基于目标跟踪技术的车辆重识别基于目标跟踪技术的车辆重识别可以实现对车辆的持续追踪。
该技术对于交通监控系统来说尤为重要，可以对重要目标进行跟踪和监控。
基于目标跟踪技术的车辆重识别需要对车辆的特征进行建模，然后通过建模来追踪目标。
但是，该技术的准确度和稳定性也需要得到进一步的提高。
总结：本文从图像、视频、深度学习和目标跟踪四个角度综述了车辆重识别技术。
各种技术都有其优缺点，需要根据实际应用需求来选择。
未来，车辆重识别技术将会在交通安全、交通管理等领域得到广泛的应用。
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车型识别综述一．课题的背景和意义智能交通系统(ITs，IntelligentTransportationSystem)是集计算机、信息、电子及通信等多种高新科技手段于一体的交通控制和管理系统，是21世纪交通的重要发展方向。
智能交通系统中的核心功能是对过往车辆的准确检测和正确的车型识别。
当前对车辆检测分类技术的研究主要有两个技术流派:车辆自动识别(Auto Ve hlcle Identification)和车辆自动分类(AutoVehicle Classification)。
前者是利用车载设备与地面基站设备互识进行，该技术主要用于收费系统中，在发达国家使用范围较广，如美国[2]的AE-PASS系统、日本的ETC系统，全球卫星GPS定位等。
后者是通过检测车辆本身固有的参数，在一定车辆分类标准下运用适当的分类识别算法，主动地对车辆进行分型，这一类技术应用比较广泛，己经有很多成熟的系统应用在实际生活中，该类技术可以通过射频微波、红光、激光、声表面波等方式来自动识别车辆信息，也可以使用视频图像处理的方式来识别车牌、车型等车辆信息。
比较成熟技术有环形线圈检测、激为红外线检测、超声波/微波检测、地磁检测等[3]，但这几种方法各有优劣，优点是识别精确比较高，但缺点也很明显，主要缺点有施工和安装过程十分复杂，影响正常交通秩序，维护困难，主要设备易损坏，花费较大等。
近年来随着计算机多媒体技术和图像处理技术的发展，基于视频的车辆自动分类识别技术在现代交通控制系统中占的分量也越来越大，社会各界投入的研究力量也越来越多。
该类技术可以适应动态交通状况的变化，通过实时采集大量的交通流量数据并将其传输到交通管理中心，中心通过系统提供的数据可以迅速做出控制决策，解决交通拥堵等问题。
同时，利用该技术可以分析道路的车流量信息，有利于公路网的总体规划及道路建设。
但上述功能的实现依赖于交通数据的采集和处理，传统的数据采集器方法，不能大范围覆盖检测区域，缺乏灵活性且功能单一。
因此，随着当前交通系统中视频设备的大量引入，越来越多地采用视频检测方法作为交通数据采集的手段，为智能交通系统提供所需的路面运动车辆信息。
由于我国对道路监控[4]的日益重视，视频检测技术己成为智能交通领域最重要的信息采集手段，综合评比，将视频检测技术应用于高速公路和城市道路具有很大的可行性，基于视频车型识别系统，将全面提高公路和信息采集和安全管理的水平，在智能交通系统中一定会发挥越来越重要的作用。
基于视频的车型识别系统是利用计算机分析通过摄像头和图像采集卡获取视频图像，通过对特定区域的视频图像处理分析，完成车辆检测和车辆分类识别。
该技术绿色、环保，使用简洁，维护方便，只需在路面上方架设一部或几部摄像机，或利用交通部门现有的电视监控设备，将路面实时视频图像输入系统中，可以立刻进行分析，提取出需要的交通流信息。
因此，与其他技术相比，视频检测技术的优越性体现在:(1) 采用非接触检测方式，安装维护不必破开路面，不影响路面寿命，不影响交通；（2）可以检测更大范围内的交通流信息，从而减少设备数量，节约资金；（3）可以在采集交通流信息的同时提供交通的实时视频图像，便于监察；（4）对于某些应用，比如交通量调查等，可以把视频图像采集存储后，离线进行分析处理；（5）当环境发生变化，或系统移动到他处使用时，只需简单设置，系统即可重新投入使用。
（6）可以综合提供交通数据信息和视频图像，便于对现场的全面、直观检测。
可以提供流量、速度、占有率、车长度分类、车头时距与车头间距、排队长度等丰富的交通数据监控信息;而且借助视频图像的参考，可以极大的提高监控质量。
综上所述，开展基于视频图像的车型识别研究意义重大，其研究成果不仅具有广阔的应用前景，而且对于解决拥堵的交通环境、规划城市交通系统和尽快发展我国的智能交通系统等具有重要的战略意义。
二国内外研究现状2.1 国外的研究现状(1) 上世纪70 年代初，德国西门子公司开始研究自动车辆识别，由于受当时的整技术、工艺水平的限制，未能获得满意的效果。
(2) Collins 等[5]创建了一个路上移动目标的检测、跟踪、识别系统，用训练过的神经网络来识别运动目标是人、人群、车辆还是干扰，网络的输入特性量有目标的分散性度量、目标大小目标表面大小与摄影机监视区域大小的相对值。
车辆又进一步区分为不同类型和颜色。
(3) Tan 和 Baker [6]描述了一种车辆定位和识别(小型公共汽车、轿车、卡车等) 的方法，在一个小窗口内，该方法依据图像梯度进行。
利用地面约束以及大部分车辆外形受两条直线约束的事实，可得到车辆的姿态。
(4) Fung 等[7]用高精度摄像机观察车辆的运动来估计车辆形状，通过估计特征点(车体拐角处)得到车辆轮廓。
基本思想是高特征点的移动速度大于低特征点的移动速度，因为高特征点离摄像机近，车辆轮廓可用与车辆识别。
(5) 加州大学伯克莱分校D.Koller和他的研究小组提出了在同一时刻检测和跟踪多辆车，得到车辆形状信息的方法，并采用图像帧差技术进行运动分割，背景图像用Kallnan滤波进行更新。
(6) G.LForesti等开发了一个车辆跟踪系统，其中包括一个多级识别模块实现车辆识别。
J.Ferryman等[8]建立了一个参数化的可变形三维模板，该模板通过演变，可适用于各种车辆。
G.D.Sulhvan等[]采用三个一维模板检测是否有某类型车辆，当检测存在时，再用该类型车辆对应的二维模板进行跟踪，即车辆识别的验证过程，该方法采用了多模板的思想，有一定的创新作用。
(7) Jolly等[9]用变形模板来研究车辆识别，首先，建立目标车辆车头部分的侧视图以及正视图的变形模板。
通过直方图交集，车辆的RGB直方图也必须比较，合适的车型模板边的点集也通过点集间的Hausdorff距离与其他车辆模板进行比较。
(8) 内华达大学的Sun Zehang使用Gabor滤波和支持向量机的方法完成车辆检测。
Gabor滤波提供了获得灰度不变性特征的维数，可以适用于光照变化和尺度变化的条件下，车辆具有较强的边缘和水平线信息，它们具有方向性和尺度。
Gabor滤波能够对这些特征有更强的鲁棒性。
在车辆检测阶段利用SVM进行验证。
同时也使用进化Gabor滤波优化来完成特征抽取。
此外，Sun Zehang还使用量化Haar小波特征和支持向量机的特征选择和分类的车辆检测方法。
文中指出，小波特征由于其压缩性表示而非常适合车辆检测。
它编码边缘信息，产生多比例信息并能够被有效计算。
此外，通过对于小波系数的量化来实现重要信息的编码。
车辆检测系统的训练和测试的数据集是采自于Michigan的Dearbom的32×32图像数据集。
(9) Wisconsin大学的Ran Bin等人提出的基于视觉的检测算法通过计算车辆运动参数，跟踪多个车辆目标。
该系统主要由四个模块组成:对象检测模块，对象识别模块，对象信息模块，对象跟踪模块。
为了检测路上潜在的对象，包括对称性形状，车辆纵横比等特征在这一过程中被使用。
两层的神经元网络用以训练识别不同车型。
(10)上世纪80年代后期，随着现代技术的发展，一系列关键技术如低功耗处理器、高性电池和微波集成电路等的突破，使自动车辆识别技术获得了突破性的进展，为交通管理自动化开辟了一个新纪元。
2.2 国内研究现状2.2.1 概述20世纪80年代以来，人们就意识到智能化交通管理将是社会发展的必然，国内外许多学者开始了交通车辆检测系统的相关研究，其中包括运动车辆检测、车辆流量的大小、车速的快慢以及车辆牌照的识别等，这些技术参数的分析涉及到运动目标跟踪、模式识别、网络技术等专业领域，同时，需要解决这一类问题还存在很多难点，做到完全自动化而不需要人工干预也很难，而且视频图像处理和识别是属于尖端的科技。
尽管世界各国的学者为此做了大量的工作，也取得了较为显著的成果，但仍然需要进一步研究。
过去的二三十年中，人们对运动目标检测和运动目标识别作了大量深入的研究，提出了很多行之有效的方法。
国际上不少公司也都推出了自己的视频检测产品，如美国的Autoscope、vTDS、西门子的ARTEMIs、比利时的Traficon等，而且已经在国外推广使用。
国内上海德威等多家公司也分别推出了自己的产品，但目前这些产品主要是基于车牌识别或是基于异常检测的，基于视频的车型自动检测识别产品还没有实践应用价值。
在国内，中国科学研究院计算所、哈尔滨工业大学、浙江大学、四川大学等高校、研究所均在这一领域进行探索。
2.2.2 目前国内关于车型识别研究的主要方向为：(1) 基于神经网络的方法：神经网络是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
在车型识别方面，主要是利用神经网络进行车型识别，也可采用神经网络与其它技术结合，如神经网络与模糊技术结合、神经网络与分形技术结合等等。
以下是神经网络结合其它知识的车型识别方法：a. 利用Canny算子检测车辆区域的边缘，提取车辆轮廓，直接计算车辆轮廓的矩不变量，将其作为车型分类的特征量，然后建立具有3层结构的BP神经网络，将不变矩特征量作为神经网络的输入，根据神经网络的输出实现车型的分类[w1]，准确率达到98.7%。
b. 利用脉冲神经网络模型对运动车辆进行边缘提取的基础上提取运动目标的不变线矩特征，再用这些特征训练神经网络对车型进行识别的方法[w2]。
试验结果表明该模型能准确的提取运动目标的特征，达到了较高的识别率。
c. 分析处理一定量的数据，提取车辆的特征值(由上顶长、下顶长、高等参数组成)，利用神经网络的自组织、自主学习等特性，构造一种适当的神经网络，通过训练BP神经网络，达到能识别一般的车型如轿车、货车、客车的目的，并达到能区分小、中、大、特大型四种型号车辆、构造完整的车型识别系统的目标。
该方法综合了神经网络、模式识别等相关算法，对车辆的目标轮廓进行整体识别，达到了较高的识别率[w3]。
d. 对信号样本进行三层小波包分解提取各车型不同频带的能量来构造特征向量。
接着建立遗传神经网络模型，并分别采用传统的BP神经网络和遗传BP神经网络对样本进行训练和识别[w4]，实验结果表明，与传统BP神经网络分类方法相比较，遗传BP神经网络分类方法收敛速度快，分类效果好，具有较高的识别率(2) 基于小波变换的车型识别：小波变换是以某些特殊函数为基将数据过程或数据系列变换为级数系列以发现它的类似频谱的特征，从而实现数据处理。
小波变换是空间(时间)和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息。
通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析，解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题。