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为提高细粒度车型识别的准确率,提升智能停车场、智能交通监管系统的可靠性,针对低层特征在车型识别中精确不高的问题,提出一种基于中层特征的细粒度分类算法。其核心是使用筛选算法筛选中层特征,使得筛选后特征具有较高的表示性,提高识别的准确率。使用Adaboost算法进行车脸定位,减少后期的计算量,去除干扰因素。该算法无需GPU等计算资源,方便部署。与BOW、SPM、CNN等通用的分类模型相比,其准确率有较大提升。在大众数据集中的实验结果表明,其平均准确率为95.65%,平均耗时为0.82s。