本發明涉及一種道路汽車探測與分類方法,分析處理汽車的直接后視圖,提取車輛的后臉、車牌和尾燈的低維特征集,應用特征選擇算法定義特征向量,設計由多個時間片對應多個視頻幀的混合動態貝葉斯網絡,對已獲得的特征向量進行處理,最后將車輛分為四類:轎車,貨車、SUV/小型貨車和未知物體。一方面摒棄了對高分辨率及近景圖像的需求,通過使用后視圖簡單的低層次特征,大大減少了計算量,并能實時運行;另一方面混合動態貝葉斯網絡結構,將前一時間片內的分類結果及觀測證據作為下一時間片的分類依據,將單次錯誤判決風險綜合化、最小化。從而有效降低了靜態判決帶來的主觀性和不確定性,提高復雜場景下車輛分類系統識別的可靠性與準確性。