随着生活水平的不断提高,汽车成为人们生活不可或缺的一部分。汽车总量的不断攀升造成城市交通拥堵不堪,伴随而来是频发的交通事故。在这个背景下智能交通越来越受到人们的关注,与此相关的目标检测技术的研究也得到很大的关注,车辆检测就是其中一个关键的组成部分。车辆检测由于其本身具有的挑战性,例如车辆形状的不同,车辆的视角的不同,车辆的遮挡,光照的差异变化,使车辆检测成为一个十分困难的任务。当前虽然对于车辆检测的研究已经取得一部分的成果,但是现存算法任然具有局限性,在各种环境下无法得到让人满意的效果,因此本文针对车辆检测进行了研究。
本文所做的工作主要包括两个部分:一研究国内外该课题方向的研究现状,对比不同算法的优缺点,研究不同算子提取车辆特征的效果;二是基于前面的研究实现基于HOG特征与SVM分类器的车辆检测系统,验证研究算法的可行性。
经过车辆检测系统的仿真验证,本文研究的方法可以有效的提取图像中的车辆,效果良好,速度在可接受的范围内。
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