【摘 要】
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为了实时了解道路交通信息,及时处理交通事故,在一定程度上缓解交通事故频发的状况,设计了基于方向梯度直方图(HOG)特征与支持向量机(SVM)的车辆检测系统.在收集大量的车辆样
【机 构】
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江苏省徐州市公路管理处,北方工业大学电子信息工程学院,东南大学智能运输系统研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划资助(2017YFC0806005);国家自然科学基金资助项目(61806008)
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为了实时了解道路交通信息,及时处理交通事故,在一定程度上缓解交通事故频发的状况,设计了基于方向梯度直方图(HOG)特征与支持向量机(SVM)的车辆检测系统.在收集大量的车辆样本,构建正、负样本集之后,提取出每一个正、负样本的HOG特征向量并汇总,进而形成检测所用的SVM分类器模板.在视频检测过程中,提取视频中每帧图像的HOG特征送到训练好的分类器中与模板进行对比,并用矩形框标注检测出的车辆目标.利用实际道路监控视频进行车辆检测系统测试,结果表明,对于不同的路况、天气和光线下的道路环境,该算法都可以完成实时
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