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在平均车头时距较小的交通拥挤情景中,针对传统的基于截取完整车辆作为待检区域的方向梯度直方图(HOG)特征匹配方法较难取得准确的待检区域及其漏检率与误检率较高等问题,本文提出一种基于局部HOG特征提取及识别方法。首先采用中值滤波的方式对图像进行预处理,然后在图像中选取特定区域并设置一条虚拟检测线,将此检测线作为感兴趣区域(ROI)来提取灰度图像的局部HOG特征向量,最后采用支持向量机(SVM)对局部HOG特征向量进行模型训练,以及对车辆处于检测线和离开检测线这2种状态进行分类和计数。针对支持向量机的输