视频分析技术在智能交通领域有着广泛的应用价值。车标信息作为车辆信息的一部分,在套牌、假牌等违章行为处理方面有着广泛的应用前景。针对当前车标定位率低,误识别率高的问题,本文重点研究了在自然环境下的车标定位和识别算法。针对单一特征信息的车牌定位算法存在定位不精确和车牌区域误定位的问题,文中实现了一种基于车牌区域纹理跳变和颜色空间信息相结合的车牌定位技术。首先使用图像预处理技术确定车牌的候选区域；然后使用车牌的纹理信息确定车牌的上下、左右边界并且剔除伪车牌区域；最后使用HSV颜色空间信息识别车牌颜色和去除伪车牌区域。实验结果表明,本文算法提高了车牌的精确定位率。车标定位部分,首先根据车牌和车标固定的空间位置关系确定车标的候选区域；然后根据水平和垂直边缘的相关性对车标区域的边缘背景进行抑制操作,并使用区域填充和连通域标记技术实现了车标的精确定位。实验结果表明边缘相关性检测方法有效的抑制了车标的散热片对车标定位的影响,提高了车标的定位率。文中提出了一种基于HOG和ASIFT特征相结合的车标二次识别方法。首先对变换后的训练样本提取HOG特征并使用SVM训练出基于概率分类的多分类器模型；其次提取模板样本的SIFT特征并使用特征点融合策略建立车标模板库。最后使用SVM多分类器和ASIFT匹配相结合完成车标二次识别。实验结果表明,训练样本大小、样本数量、模板类型等因素导致车标平均识别率不同。而且,本文方法的车标的识别率高于单一的识别方法的识别率。同时本文算法能够有效减少误识别率和降低漏检率。