随着全球经济的发展和汽车保有量的逐年增多,对上路车辆的监测与管理也变得越来越重要。作为监管的重要依据,近年来,对车型的自动识别与分类已经成为智能交通系统中的一个重要组成部分。本文设计了一套基于激光测距的车型自动识别系统,利用激光测距精度高的优点,配合车辆速度信息,可精确获取车辆侧视轮廓,进行准确识别和分类;特征提取简单,算法计算量小;可用于各种环境,实现全天候工作,从而为交通管理部门对车辆的管理提供了依据。本文设计了一套完整的模式识别系统。首先以车辆侧视轮廓为识别依据,并用车辆顶部高度序列进行描述。利用激光测距传感器和雷达测速传感器,分别采集车辆的顶部高度序列和即时速度,用即时速度乘以车辆驶过时间,换算出车辆长度,从而还原出车辆的精确侧视轮廓,并拟将车辆分为轿车、面包车、客车、货车四类。然后根据观察和分析,提取车辆的长度、高度作为外形尺寸特征,顶长比作为形状特征。并针对一些货车侧视与客车相似的情况,根据货车顶部不平整以及驾驶室与货箱中有间隙的特点,提出了顶部高度方差与顶部相邻高度差的新特征。对500种车型的车长、车高、顶长比进行统计并用正态分布进行参数估计,估计出每种车型对应特征的大致分布范围。由于提取特征较少,在有些区域线性可分,因此结合决策树规则简单、计算量小的优点,设计了一棵决策树对车型进行识别与分类,先利用车长将车辆识别为6米以下的轿车、面包车、小货车和6米以上的客车、大货车,再利用车辆高度与顶长比进行细分,最后对侧视与客车相似的货车计算顶部高度方差并判断其顶部相邻数据差序列中是否有离群值,实现最终的识别与分类。最后在VC6.0开发环境下分别编写了串口调试程序读取传感器的数据以及车型识别程序与界面输出最后的识别结果。本文的创新之处在于在现有的激光车型分类技术的基础上,加装了雷达测速传感器,从而可以准确获取车辆的速度与长度信息,增加了一个重要的车辆特征。此外还根据实际上路车辆中大客车与大货车顶部高度的差异,针对性的为这两种车型设计了新的特征,即顶部高度方差和顶部相邻高度差序列,从而提高了车型识别系统的可靠性与准确性。