1、基于視頻的車輛分類系統(tǒng)是使用計算機對由攝像頭和圖像采集卡采集的視頻圖像進行處理分析，進而實現(xiàn)車型的分類識別功能。該系統(tǒng)對于解決擁堵的交通環(huán)境、規(guī)劃城市交通系統(tǒng)等具有重要的戰(zhàn)略意義，在智能交通系統(tǒng)(ITS)中扮演著越來越重要的角色。
　　車輛自動分類的實現(xiàn)包括兩個模塊:車輛圖像特征提取和分類識別。圖像特征的選擇和提取關系到分類識別的精度，選擇的特征須刻畫出不同類別之間的差異。圖像特征提取可以使用兩種方式實現(xiàn)，全局特征和局部特征，代表

2、算法包括傅立葉描述子、不變矩特征、變換域特征、邊緣輪廓特征、角點特征等。完成圖像描述進而選擇合適的分類器對圖像進行分類，常用的分類算法包括:模板匹配分類器、貝葉斯分類器、幾何分類器、神經(jīng)網(wǎng)絡分類器。
　　全局特征和局部特征對于分類都至關重要，本文主要工作是將兩種互補特征相結合。利用PCA提取圖像全局特征，此外，使用SIFT、Surf算法提取局部特征點，構建視覺詞匯表，利用詞袋(BoW)映射得到圖像特征向量。將不同特征組合，針對每一