其中发展最为成熟的是车牌识别技术，并已经广泛应用于电子警察、电子收费等应用系统中。随着车辆保有量的快速增长和市场需求的增加，车辆的管理工作越来越复杂，因此在许多场景都有必要利用车辆的其他信息（如车辆车型信息，车身颜色信息等）来满足需求。按检测传感器工作原理的不同，可将车辆识别技术分为地磁感应线圈、超声波、压电传感器、视频传感器、磁阻传感器等多种检测识别技术。

车辆识别系统引民众驻足拍照

车辆牌照在交通管理中具有不可替代的作用，因此车辆牌照识别系统应具有很高的识别正确率，对环境光照条件、拍摄位置和车辆行驶速度等因素的影响应有较强的适应性，并要满足实时性要求。车牌识别系统是计算机图像处理与字符识别技术在智能化交通管理系统中的应用，主要由牌照图像的采集和预处理、牌照区域的定位和提取、牌照字符的分割和识别等几个部分组成。其基本工作过程如下：①当行驶的车辆经过时，触发埋设在固定位置的传感器，系统被唤醒处于工作状态；连接摄像头光快门的光电传感器被触发，设置在车辆前方、后方和侧面的相机同时拍摄下车辆图像。②由摄像机或CCD摄像头拍摄的含有车辆牌照的图像视频，输入计算机进行预处理，包括图像转换、图像增强、滤波和水平校正等。③由检索模块进行牌照搜索与检测，定位并分割出包含牌照字符号码的矩形区域。④对牌照字符进行二值化并分割出单个字符，经归一化后输入字符识别系统进行识别。

利用车辆的外形特征对车辆进行分类。根据不同时期的需求和研究手段，从最初的物理参数判别方法，到现在基于图像的识别方法。物理参数判别方法主要有：红外检测、感应线圈方法和光电感应等。基于图像的识别方法主要有：轮廓识别法、车牌颜色识别法、车牌识别法和车脸识别法等。伴随着摄像机和拍照技术高速发展，图像已经成为信息的主要来源，物理参数判别方法不再成为主流，而是作为辅助手段来完善基于图像的识别方法。

环形感应线圈是使用最多的车型识别传感器，根据不同类型车辆的磁感应频率曲线不同来分类车辆。由于车辆种类繁多，各类车型的感应曲线的变化几近连续，而且受车辆启动加速和停车减速等因素的影响，导致感应曲线发生一定程度的畸变，使得感应曲线与车型之间存在很大的不确定性，因此主要使用模糊模式识别方法和人工神经网络方法实现车型分类。利用声音和震动传感器分类车型在军事领域有着广泛的应用。激光、红外、视频传感器提供车辆的轮廓信息。

车身颜色识别算法大致分为两类：一类是采用基于颜色空间的色差方法，度量待识别颜色和颜色空间模板之间的色差距离识别颜色。另一类是制作颜色模板，提取颜色特征，采用分类器进行识别。

在基于视频图像的自动车辆识别系统中，需要首先从背景中分割出车辆。当分割出的车辆包含阴影时，将严重影响车型参数的提取和车身颜色的分布，从而影响车型与车身颜色的正确识别，因此阴影分割是自动车辆识别不可缺少的预处理。