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为了逃避处罚,车辆驾驶者往往采用遮挡、污损、伪造、变造机动车号牌或不挂车牌等手段,使现行的车牌识别系统无法实现对车辆进行有效识别,而每天此类违法事件数量较多,难以以人工方式进行统计、分析和处理,这给交通执法带来了很大的困难。如何从监控视频中关联检索对象车辆已成为交通管理执法部门急待解决的焦点问题之一。本文对交通监控中对象车辆视频的时空关联检索进行了深入的分析研究。首先分析图像预处理,为车辆特征的提取提供基础。接着特征选取与提取,重点研究颜色、几何、形状等特征,为车辆的相似性匹配提供服务。然后进行车辆相似性匹配研究,先对车辆进行分类,提出一种基于多特征融合的车辆相似性匹配方法。最后根据相似性结果把关联的视频段反馈给用户。本文的主要研究工作包括以下几点：第一、介绍图像预处理技术。通过视频关键帧提取,图像的归一化、平滑处理、灰度化及均衡化处理,车辆检测分割及边缘检测等操作,进行实验,总结适合于本文研究的图像预处理技术,为后续车辆特征的提取提供基础。第二、特征选择与提取。针对交通监控视频和抓拍图像中车辆的特性进行选择,重点研究车辆的颜色、几何、轮廓等特征的提取方法。第三、时空关联对象车辆相似性匹配研究。先对车速检测进行研究,提出基于视频图像的车速检测方法。在对象车辆图像与待检索车辆图像的相似性匹配研究中,先对带检索车辆进行分类；然后提出一种基于颜色、几何等多特征融合的车辆相似性匹配方法。第四、关联视频检索研究。在图像预处理、特征提取及相似性匹配的基础上为对象车辆建立了时空关联视频检索机制,设计了视频检索流程及检索系统。第五、对本文所用的算法和方法,进行了相关的实验,并对实验结果进行分析总结。