随着经济的发展，我国已日渐成为一个汽车大国，交通系统成为了人们生产、生活中密切相关的一部分，而城市的交通问题也变得日益严峻。智能交通系统(ITS，IntelligentTransportation System)的出现正是为了解决此类问题，目前已经成为世界交通系统的热门研究领域。车型识别技术是智能交通系统中的关键技术之一，随着计算机视觉、图像处理、模式识别等相关领域技术的逐渐成熟，车型识别技术也得到了长足的进步。本文的研究是基于视频的车辆目标提取与车型识别技术。　　首先介绍了智能交通系统的发展现状及趋势，介绍了智能交通系统中车型识别技术的主流方法，对各方法进行了充分的调研，并在此基础上提出一种基于车辆几何特征与图像局部特征相结合的车型识别算法。　　其次介绍了基于高斯混合模型的背景建模方法，从交通视频中提取出运动车辆目标。然后通过车辆的几何特征进行车型分类，将车型初步分为客车、摩托车和中型车。随后介绍了基于图像局部特征的车型识别算法，并以此将中型车进一步分类为轿车与面包车。研究了包括最新的二值特征算法在内的几种图像局部特征提取算法、基于BoF模型与SPM模型的特征建模方法和基于SVM的分类方法。　　然后介绍了车型识别仿真测试平台，讨论了车辆样本库的建立过程。本文建立了一个数量丰富的车辆样本库，用于车辆模型的建立、算法的测试等。通过大量不同环境下的交通视频，对本文设计的车辆目标提取与车型识别算法进行了测试分析。最后对整个车型识别系统提出了展望。