随着我国城镇化建设的深入开展,城市的道路交通也面临着巨大的压力和挑战,“道路拥堵严重”、“交通事故频发”等问题层出不穷,对社会经济发展造成了一定的制约,也给城市治安管理带来了许多的麻烦。为了缓解交管部门的压力,给市民提供更方便的出行条件,智能交通系统应运而生。本文研究的车辆多特征识别是智能交通系统的重要组成部分,识别内容主要包括车辆号牌、型号以及颜色。本文围绕车辆多特征识别方法研究与实现,展开了以下工作:(1)研究了一种基于聚合通道特征的车辆检测方法,该特征包含3个LUV通道、1个归一化梯度幅值通道以及6个方向梯度直方图通道,不仅包含了目标整体轮廓特征,还包含了目标局部梯度特征。算法针对本文收集的高速公路监控数据、行车记录仪数据等单视角图像具有良好的检测效果。针对低对比度车辆图像,研究了一种车辆图像增强算法,能够有效地缓解环境和光照带来的影响,间接地提高了后续车辆号牌、型号以及颜色识别的准确率。(2)研究了一种基于颜色和字符特征的车辆号牌定位方法,充分结合了颜色检测的快速性和字符检测的准确性,在自建的复杂场景数据库中测试,召回率为93.12%,准确率为94.49%。伪号牌剔除采用了LBP特征结合SVM分类器的办法进行。针对易混字符识别,采用了多级SVM策略减小误识率,单字符识别率达到了96.15%。经过实验得出,本文号牌识别算法框架适用于多种复杂场景,具有良好的鲁棒性。(3)针对传统机器学习算法无法对车辆型号进行细致分类的问题,探讨了一种基于深度学习的车辆型号识别方法,采用微调预训练网络模型的策略,在车辆型号数据库中测试结果为:top-1错误率28.2%,top-5错误率12.9%。改进了传统方法中提取感兴趣区域进行车辆颜色识别的办法,研究了一种基于深度学习的车辆颜色识别方法,有效避免了感兴趣区域定位出错导致识别错误的情况。为了研究在深度学习背景下,色彩空间对车辆颜色识别效果的影响,本文进行了对比实验,在车辆颜色数据库中,RGB色彩空间具有最好的分类效果,平均准确率达到了93.77%。