【摘 要】
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车辆检测作为一个实用而又具有挑战的课题,得到了很多的研究者的关注,但是要应用在实际生活中,如智能交通、辅助驾驶上的应用,目前依旧还存在着一些问题没有解决。本文针对车
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车辆检测作为一个实用而又具有挑战的课题,得到了很多的研究者的关注,但是要应用在实际生活中,如智能交通、辅助驾驶上的应用,目前依旧还存在着一些问题没有解决。本文针对车辆检测中的关键技术,提出了一个快速而准确的检测系统,并且取得了非常不错的效果。本文的主要思路是通过机器学习的方法,通过对大量的车辆图片和非车辆图片进行学习一个车辆检测器,检测出图像中车辆的位置。在特征工程上,本文选取的是简化的HOG特征,在保留HOG特征的优秀性能的前提下,很大的提高了特征计算的速度,从而为实现实时车辆检测提供了保障。在分类器上,本文选用的是多视角的SVM分类器,有效的提高准确精度。本文的主要研究工作主要包括以下几部分:1.对当前车辆检测技术做了个综述,并且对比了各种方法的优点和不足。然后重点介绍窗口滑动框架技术。2.在特征工程上选用的简化的HOG特征,来加快计算,因而本文对HOG特征做了介绍,并且在此基础上对HOG特征进行了简化加速,提高了检测速度。3.介绍了分类识别的方法,并详细介绍了SVM分类器的原理,以及用SVM分类器来实现了车辆检测。为了解决车辆视觉的多样性,本文使用到了多视角的分类模型。本文针对车辆检测问题提出了一种可行并有效的方法,并且通过实验证明,在场景不是特别复杂的情况下,效果比较理想。
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