科技的进步以及我国综合国力的提升,推动了汽车行业的蓬勃发展,汽车持有量与汽车产量大幅度增加,传统汽车行业的成长到达了史无前例的高峰期。随着人工智能的迅速兴起,智能汽车领域逐渐受到了科研者们的关注。自动驾驶汽车将信息产业与汽车行业高度结合,预测在未来10-20年内,自动驾驶汽车势必会对交通领域产生深远影响。在自动驾驶技术尚未得到普及之前,智能交通领域的主要发展方向是辅助驾驶。计算机图象处理技术作为自动驾驶领域的关键技术之一,该技术的实现依赖于摄像头采集的视频流,车辆目标识别是计算机图像处理的分支,也是自动驾驶领域的核心技术之一。本文对车辆目标识别算法展开研究,选择帧差法作为本系统的识别算法,并借助Android平台实现系统开发。Android作为当今最流行的手机操作系统之一,Google为Android提供了开源的解决方案,任何手机制造商家都可以将Android用作软件开发平台,近年来,基于Android的应用软件发展迅猛,Android操作系统在智能交通领域具有十分广阔的前景。利用Android系统辅助驾驶也成为了一种发展趋势本课题基于Android进行车辆目标识别,利用手机摄像头采集车辆周边环境,将感知范围内的目标车辆识别出来,本系统的功能可作为一个子模块应用到Android自动驾驶系统中。为了降低交通事故发生的频率,适应当今的发展方向,本文分析了常用的车辆目标识别算法,借助开源的计算机视觉库——OpenCV,在Android Srudio集成开发环境下,设计并实现了一款基于Android操作系统的车辆目标识别软件,实现了基于Android的车辆目标识别系统,进一步通过调试程序,实现了系统的运行该软件可以辅助驾驶员更好的完成驾驶操作,该系统可以安装到智能手机中,利用智能手机自带的摄像头,捕捉摄像头视野内的车道周边信息,车道周边信息以帧序列的形式传送到系统内的车辆识别模块,车辆识别模块使用帧差法,将视频流中连续的两帧做差,得到运动目标,并实时的输出到手机屏幕上。本系统的功能可作为一个子模块应用到Android自动驾驶系统中,从某种程度上,促进了Android辅助驾驶的发展。经检验,该系统有良好的效果。本文主要完成了如下工作内容:1.完成了Android studio平台的搭建,并利用开源的OpenCV软件辅助完成帧差法处理视频流的工作。2.从Android手机自带摄像头读取帧序列,输入到识别模块,使用帧差法完成目标车辆识别。3.本文实现了基于Android的车辆目标识别系统,并可应用到Android智能手机上,测试效果良好。