基于特征融合的前方车辆检测

摘要：

近年来,由于交通事故发生率逐渐上升,智能交通系统受到研究人员的广泛关注.前方车辆检测作为其中的重要组成部分,能够及时提醒驾驶人员潜在的危险来减少交通事故的发生.基于图像处理技术,针对目前车辆检测方法中鲁棒性差、误检过多的问题,提出一种基于HOG和Haar-like特征融合算法,将提取的特征输入AdaBoost级联分类器进行车辆检测.实验结果表明,本文方法对不同天气情况和道路情况都有很高的准确率和精度且鲁棒性好.

关键词：车辆检测、特征融合、Haar-like特征、AdaBoost级联分类器

所属期刊栏目：59

分类号：U463.6(汽车工程)

在线出版日期：2021-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：50-54