颜色分类leetcode-Vehicle-Detection:基于YOLO和SVM的车辆检测

颜色分类leetcode 车辆检测项目 概述 车辆检测项目使用机器学习和计算机视觉技术，并结合技术。 我应用了两种不同的检测方法。 本项目的步骤如下： 1) SVM算法 对标记的训练图像集执行定向梯度直方图 (HOG) 特征提取，并训练分类器线性 SVM 分类器。 实施有效的滑动窗口技术并使用训练有素的 SVM 分类器搜索图像中的车辆。 在视频流上运行管道并逐帧创建重复检测的热图，以拒绝异常值并跟踪检测到的车辆。 2）YOLO算法 构建基于 Keras 的神经网络并实现预训练模型来预测图像。 在视频流上运行管道并创建一个控制台来监控车道状态和检测。 用法 Project-SVM.py和helper.py包含 SVM 分类器结构和管道的代码。 dist.p包含一个基于 YUV 颜色特征和 HOG 特征的训练 SVM 分类器，具有 17,000 多张汽车和非汽车图片。 Project-yolo.py和helper_yolo.py包含helper_yolo.py网络和管道的代码。 依赖关系 麻木 简历2 学习 scipy skimage 凯拉斯 1) SVM算法 SVM（支持向量机）是一种强