车辆检测中的图像识别与处理技术是智能交通系统的重要研究方向之一，具有十分重要的理论意义和应用价值。 论文首先研究了车辆类型的识别方法，在分析了现阶段多种车型识别方法的基础上，设计了红外探测器加压电传感器与车型分类器相结合的复合式车型识别系统。在该系统中，采用压电传感器和红外探测器测量车辆参数信息，采用模式识别的方法设计了合理的汽车类型分类器，结果表明，该方法可以快速求取车辆的边缘图像，获得车辆的外形参数值，实现车辆分类。 论文对车牌自动识别技术进行了详细的探讨，车牌图像处理步骤包括：车牌定位、车牌图像二值化、字符分割、字符的特征提取和模式识别；并提出了基于传统Hough变换的车牌定位算法与基于对称Hough变换的车牌定位相结合的算法，它克服了在检测矩形等图形时参数维数过高以及运算速度慢的缺点。实验证明这种方法在降维的同时，提高了定位的准确度和鲁棒性。 利用实际车辆信息进行验证，结果表明所研究的车型和车牌识别方法是正确有效的。