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为了实现智能车辆行车环境周围车辆的高可靠检测,提高车辆检测算法的环境适应能力,研究了一种基于多特征融合的车辆检测算法。利用激光雷达传感器获取的原始数据,通过提取路面点、栅格化、空间聚类方法对激光雷达传感器数据进行了分割,得到若干候选目标;使用支持向量机(SVM)对候选目标进行分类,得到检测的车辆目标。构建分类器的输入量时,在基本的几何特征和反射率特征基础上,加入了L型特征和反射率分布特征用于训练分类器,提高了车辆检测的准确性。在训练分类器之前,对输入的特征向量进行了非参数特征权重提取转换,进一步提高