运动车辆类型精确识别系统的主要目的是实时采集车辆的多种特征信息,如车辆牌照(简称车牌)、车辆标志(简称车标)、车身颜色、车辆外形和大小,采用优化的识别算法和信息融合技术,自动识别高速移动车辆的类型(按车长分型和按品牌分类),同时识别出车辆牌照和颜色。本文的主要创新工作有两个,一个是车身颜色的识别,另一个是车辆标志的自动实时定位。由于车身颜色受入射光颜色、物体表面特性(主要是反射率)、摄像机本身因素、环境遮挡等多方面因素的影响,使得直接通过摄像机获得的车辆图片颜色与其实际颜色有一定差别,给其识别带来一定的挑战。为了解决这些问题,本文提出了一种基于色差和彩色归一化的车身颜色识别算法。通过比较研究多个彩色空间模型及其对应色差公式用于颜色识别的识别效果,作者找出了其中利于颜色识别的彩色空间模型及对应色差公式。在此基础上,本文进一步探讨了怎样利用彩色归一化处理等技术来提高系统识别精度和鲁棒性等问题。同车牌相比,车标具有目标小、相似性大、受尺寸和光照影响大、背景不统一、以及不同汽车公司的车标形状、大小不一致等特殊性,使得其准确定位成为一个难点。为了解决这些问题,本文提出了一种快速且鲁棒性较高的车标定位方法。它充分利用了车牌位置信息,根据车标与车牌和车头的位置关系,以及车头对称性等先验知识,通过OTSU 二值化算法投影定位车头及其中轴,进而粗分割出车标经验搜索矩形;然后,通过自适应形态学滤波并结合模板匹