车辆鉴别方法是智能交通系统的核心组成部分，在交通部门的违章检测、偷盗车辆检测方面占有重要的作用。违章车辆身份识别的主要目的是为了避免交通事故以及违法事件的发生，其实现主要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）、车身颜色等，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（按车长分型或按品牌分类），同时识别出车辆牌照和颜色。 针对违章车辆中经常出现的倒牌、套牌、车牌字迹模糊无法识别等现象，提出了车辆的车牌、车标与车身颜色的综合识别方法，来鉴别车辆的真正身份或者划定车辆的身份范围。主要从以下几个方面进行了研究： (1) 车牌定位与识别。首先利用水平扫描结合车牌的粗定位特征进行粗定位，再通过垂直投影进行精定位；然后对车牌采用Hough 变换进行倾斜校正，进行边框去除处理，再采用投影法和字符纹理相结合的字符分割算法对车牌字符进行分割；最后采用支持向量机对车牌字符进行识别。该方法识别时间快，识别率高，满足实时要求。 (2) 车标定位与识别。首先利用车牌位置信息，根据车标与车牌和车头的拓扑结构关系，得出车标的粗定位，最后通过模板匹配对车标进行精确定位；之后采用Tchebichef 不变矩和支持向量机对车标进行识别，首先利用Tchebichef 不变矩对车标进行特征提取，应用SVM 方法对其进行分类识别。该方法对无论有无噪声的情况下均具有较高的识别率，且识别速度较快，具有实际应用能力。 (3) 车身颜色识别。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。因此采用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，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。 (4) 车牌、车标与颜色的混合识别。通过对车牌、车标与颜色的共同识别来分别对以下三种情况进行说明：①盗抢车辆的身份识别；②市内超速车辆的身份识别；③闯红灯车辆监控。通过实验证明该方法具有一定的可实施性，且具有一定的实践应用。