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在高速公路收费站实现电子不停车收费(Electronic Toll Collection,简称ETC)是发展智能交通(Intelligent Transportation)的关键,而车辆身份判别的准确度又是实现电子不停车收费的决定性因素。为此,本文采用贝叶斯网络的推理算法,对采集到的多通道车辆信息进行融合,根据融合结果识别车辆身份。当某一通道数据信息缺失时,用EM算法修补出完整数据信息。仿真结果表明,该方法极大的提高了车辆身份识别的精确度,在智能交通领域有较强的实用性。