近年来,我国汽车的保有量迅猛增长,交通运输面临着越来越大的压力和挑战,智能交通是现代交通运输业的发展方向。车辆识别是智能交通中的关键技术,具有重要的商业价值和现实意义。将车牌识别技术与车标识别技术结合,能够获取更准确的车辆信息,提高车辆识别系统的识别率和鲁棒性。本文的车标识别系统分为车标定位和车标分类两个阶段。在车标定位阶段,使用基于车牌先验知识的由粗到精的定位方法,先根据车牌在RGB彩色空间和HSV彩色空间的颜色特征,定位车牌位置。然后根据车牌与车标的相对拓扑关系粗略定位车标。最后检测车标粗定位区域图像边缘,将水平边缘图像和垂直边缘图像相与,消除车标周围栅格的干扰,通过数学形态学开运算滤掉了边缘图中的噪声。最后使用边缘投影和图像重心的方法,以重心为起始位置,在水平和垂直投影上分别定位车标上下左右边界。在车标分类的阶段,首先把车标图像归一化为32×32,从中提取出144维的HOG特征,输入SVM线性分类器判断车标类别。利用以上车标识别方法,本文使用Open CV4Android机器视觉库,首次在Android智能手机平台设计开发了车标识别移动应用程序。其中,使用OpenCV Manager管理OpenCV动态链接库,通过CvCameraViewListener接口获取到了摄像头图像。结果表明,本文采用的车标识别算法快速、有效,车标识别移动应用程序的平均处理时间小于0.2秒,满足实时性的要求。