基于HOG特征与SVM的视频车辆检测系统设计

摘要

为增强车辆预警,解决行车状态下前方车辆实时检测问题,构建了一种基于方向梯度直方图(HOG)特征与支持向量机(SVM)的视频车辆检测系统.首先对提取HOG特征的步骤及SVM算法基本原理进行研究,用拍摄的实际道路视频对系统进行测试;分别提取出正、负样本集的HOG特征,用于SVM分类器模板的训练;再计算待测视频图像HOG特征,送入分类器中与训练好的模板比对;最后用矩形框标注出检测到的车辆目标.测试结果表明:该算法能够适应复杂的行驶环境,实现高效、精准的视频车检.