汽车识别系统是一种利用计算机视觉技术实现车辆识别和跟踪的智能系统。通过对车辆的外观、颜色、牌照等特征进行识别，可以实现车辆的管理、监控和智能交通控制。下面我们将介绍几种经典的汽车识别系统设计方案。

1. 基于卷积神经网络的汽车识别系统：这种设计方案利用卷积神经网络（CNN）对车辆图像进行特征提取和识别。首先，使用预训练的CNN模型（如VGG、ResNet等）对车辆图像进行特征提取，然后通过全连接层进行分类。同时，可以借助数据增强技术提高训练的准确性和鲁棒性。相关的源代码可以在GitHub等平台上找到。

2. 基于深度学习的车牌识别系统：这种设计方案主要用于识别车辆的车牌信息，可以结合卷积神经网络和循环神经网络进行车牌字符的识别。首先，对车辆图像进行车牌检测和定位，然后对车牌区域进行字符识别。深度学习模型可以通过大量车牌图像的训练来提高准确率。相关的源代码可以在开源社区中找到。

3. 基于传统机器学习算法的车辆分类系统：除了深度学习方法外，还可以采用传统的机器学习算法如支持向量机（SVM）、随机森林等进行汽车的分类和识别。这种方法主要依赖手工设计的特征提取和特征选择，为每辆车辆构建特征向量，然后使用分类器进行训练和测试。相关的源代码可以在科研论文和开源库中找到。

总的来说，汽车识别系统是一个涉及计算机视觉、深度学习和机器学习等多个领域的交叉学科，不同的设计方案有各自的优缺点，需要根据具体需求和应用场景进行选择。通过不断地研究和实践，汽车识别系统的性能和准确率会不断提升，为智能交通系统的发展做出贡献。