基于HOG特征与SVM的车辆检测方法研究

随着生活水平的不断提高，汽车成为人们生活不可或缺的一部分。汽车总量的不断攀升造成城市交通拥堵不堪，伴随而来是频发的交通事故。在这个背景下智能交通越来越受到人们的关注，与此相关的目标检测技术的研究也得到很大的关注，车辆检测就是其中一个关键的组成部分。车辆检测由于其本身具有的挑战性，例如车辆形状的不同，车辆的视角的不同，车辆的遮挡，光照的差异变化，使车辆检测成为一个十分困难的任务。当前虽然对于车辆检测的研究已经取得一部分的成果，但是现存算法任然具有局限性，在各种环境下无法得到让人满意的效果，因此本文针对车辆检测进行了研究。 本文所做的工作主要包括两个部分：一研究国内外该课题方向的研究现状，对比不同算法的优缺点，研究不同算子提取车辆特征的效果；二是基于前面的研究实现基于HOG特征与SVM分类器的车辆检测系统，验证研究算法的可行性。 经过车辆检测系统的仿真验证，本文研究的方法可以有效的提取图像中的车辆，效果良好，速度在可接受的范围内。

function demo（）
startup;

fprintf（‘compiling the code...‘）;
compile;
fprintf（‘done.\n\n‘）;

load（‘INRIA/inriaperson_final‘）;
model.vis = @（） visualizemodel（model ...
                  1:2:length（model.rules{model.start}））;
test（‘000061.jpg‘ model -0.3）;

load（‘VOC2007/person_grammar_final‘）;
model.class = ‘person grammar‘;
model.vis = @（） visualize_person_grammar_model（model 6）;
test（‘000061.jpg‘ model -0.6）;

function test（imname model thresh）
cls = model.class;
fprintf（‘///// Running demo for %s /////\n\n‘ cls）;

% load and display image
im = imread（imname）;
clf;
image（im）;
axis equal; 
axis on;
disp（‘input image‘）;

% load and display model
% model.vis（）;
disp（[cls ‘ model visualization‘]）;


% detect objects
[ds bs] = imgdetect（im model thresh）;
top = nms（ds 0.5）;
clf;
if model.type == model_types.Grammar
  bs = [ds（:1:4） bs];
end
showboxes（im reduceboxes（model bs（top:）））;
disp（‘detections‘）;

if model.type == model_types.MixStar
  % get bounding boxes
  bbox = bboxpred_get（model.bboxpred ds reduceboxes（model bs））;
  bbox = clipboxes（im bbox）;
  top = nms（bbox 0.5）;
  clf;
  showboxes（im bbox（top:））;
  disp（‘bounding boxes‘）;
  disp（‘press any key to continue‘）; pause;
end

fprintf（‘\n‘）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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............此处省略228个文件信息