经济的发展离不开交通，随着我国近几十年的经济飞速增长，交通运输业也在迅速的发展。据调查，近年来，我国公路总里程的增长率为2.5％，而且增长率还在逐年提高。由于建设公路的投资较大，我国的采取了贷款筑路、以路养路收费还贷的政策，在这样的背景下，在全国各国道以及高速公路上的收费站数量极大。车型识别系统是公路不停车收费系统的重要组成部分，是一门集计算机图像处理技术、模式识别、工业测控技术、电子技术、系统工程技术于一体的综合技术。它对特定地点和时间的车辆进行识别和分类，并以之作为交通管理、收费、调度、统计的依据。车型的自动分类在部分发达国家已经是比较成熟的技术，但由于诸多原因这些系统在我国其识别率等指标难以满足使用要求。要实现我国公路收费自动化、管理规范科学化，车型自动识别方法的研究势在必行。基于AVI视频流的公路收费站车型识别系统研究正是在这种背景下提出的。 论文分为六章，共涉及以下三个方面的内容：AVI视频读取与图像预处理技术、角点检测在车辆检测中的应用、角点检测在车辆特征识别中的应用。下面几点论述了作者在课题研究过程中的主要工作和创新点： 1.研究了现有的图像处理的技术和算法，并把它们应用到了车型识别系统中，有效地消除了图像处理中的各种干扰。 2.研究和分析了运动目标检测的主要算法，指出了各自的优缺点，提出了一种基于角点检测的运动车辆检测算法。 3.特征提取。提出基于角点检测的车顶面积、车脸面积和车前灯之间的距离特征的方法试验结果表明，角点检测可以运用车辆运动检测和特征提取中，能够克服背景变化快所带来的问题，并且效果不错。但车队问题和夜间识别差的问题依然没有解决，存在要改进的地方： 1.在所得车辆图像其中有个重要特征一车前窗并未被利用； 2.在角点提取的方法上，可以采取多尺度的角点检测算法，这种层次角点检测，在保证检测结果的同时，可以有效的减低计算量； 3.可以加入模式识别模块，对样本进行训练和学习，能更精确的识别目标。