本文研究了基于AVI视频流的公路收费站车型识别系统，全文共分六章，涉及以下三方面研究：AVI视频读取与处理技术、运动检测技术、数字图像处理与识别技术。 　　第一章介绍国内外研究现状，对多种车型识别技术进行简单比较，经过实地调研，决定采用数字图像识别技术对车型分类； 　　第二章明确系统设计目标，设计系统总体架构及软件流程；第三章介绍AVI和DIB(Device-Independent Bitmaps，设备无关位图)文件数据结构，为方便编程，定义．AVI和DIB文件操作类库： 　　第四章详细介绍图像处理算法流程及其实现，具体包括如下四个重要模块：AVI视频流的读取和帧分解算法；车辆驶入、存在、驶出(运动检测)算法；车辆图像处理算法；车型特征数据提取与车型分类算法； 　　第五章是实验结果分析； 　　第六章提出系统改进建议和未来研究方向。 　　取得一定研究成果，有两个创新点，并开发出一套基于AVI视频流的车型识别系统。创新点如下：一是车辆图像处理流程：即先背景差分，然后门限分割，再反色处理，实验表明该流程简单、有效、易行；二是车型特征数据提取及车型分类算法：即统计经过反色处理后的图像中所有黑色像素点个数作为车型分类依据，该策略能避免其他车型识别算法的复杂理论与实现过程。 　　实验统计表明：该系统识别结果较理想，但系统也存在需要改进的地方，就此提出本课题今后的研究方向，主要有：增加动态改变检测区和背景模板功能；改进算法提高车队、不同颜色车辆及夜间识别率；加入车牌识别功能；加入数据统计功能，统计结果可作为公路部门的预测和监管的依据。 　　实践表明：基于AVI视频流的公路收费站车型识别系统具有较强的实用与科研价值。