进入21世纪之后,我国民众的收入水平显著提高,同时,随着汽车制造业的蓬勃发展,我国的车辆数量急剧增加。如今汽车对于普通大众来说,已不是奢侈品,而是日常生活中必不可少的交通工具。汽车数量大幅增长给人们带来便利的同时,也对交通状况带来一些负面因素,这就要求尽快完善智能交通系统。车标识别在智能交通系统中扮演重要角色,对于完善智能交通系统有重要的意义,同时对它的研究有重要的实用价值。目前车标识别的一些方法往往存在定位较慢、识别正确率不高等问题。　　本课题主要的研究内容是汽车标志的定位与识别,在采集到车辆图像之后,利用其中信息特征,提取车标并识别车标类别。由于车标具有目标小、形状大小不一致、相似性大等特点,它的准确定位和识别是一个难点。为解决这些问题,分别进行对车标定位的研究及对车标识别的研究。车标的定位就是从所拍摄的车辆图像中确定车标位置,车标的精确定位是车标识别的前提。车标识别就是识别出车标类别。　　本课题首先研究一种快速的基于车牌先验知识由粗到精的车标定位方法,即先进行车标粗定位,再基于对粗定位车标图像的投影,提出一系列新算法进行车标精定位。然后提取车标的HOG特征,利用该特征进行车标的分类。实验结果表明,车标定位方法准确率高,速度较快,能够完成车标的精确定位;车标识别方法识别率较高,技术合理,具有较好的实用价值和理论意义。