A área de Intelligent Transportation Systems (ITS) vem tornando-se gradativamente um campo de pesquisa de bastante interesse. Esses sistemas podem executar, parcialmente ou totalmente, algumas tarefas antes somente realizadas por seres humanos. Este trabalho propõe a utilização do modelo Bag of Features (BoF) com o objetivo de classificar placas de trânsito. A princípio, somente placas que não possuem informações essencialmente por texto foram utilizadas. Para a composição do modelo BoF foram utilizados o detector SIFT, os descritores SIFT e SURF, o método de agrupamento K-means e o classificador SVM Multi-classe com abordagem One-vs-All. O modelo proposto foi treinado e testado na base de imagens de Sinais de Trânsito da Alemanha (GTSD) e na base de imagens de Sinais de Trânsito da Bélgica (BTSD). Tais bases são bastante desbalanceadas e possuem características peculiares que podem dificultar o desempenho e a avaliação do modelo proposto. Para a realização dos experimentos preliminares, o modelo BoF foi aplicado e as métricas de avaliação de desempenho resultantes foram analisadas. Os resultados preliminares obtidos para as configurações utilizadas foram medianos e não atingiram o desempenho esperado. Na continuidade da pesquisa serão aplicadas estratégias de balanceamento de dados nas bases de imagens utilizadas e a elaboração de uma nova base de imagens de placas de trânsito será realizada. Novos experimentos aplicando diferentes configurações do modelo BoF e seus componentes serão executados.