基于视频信号分析的快速目标检测方法的研究

为了满足城市快速停车的需要,通过数字图像信号分析,针对车头提取汽车梯度方向直图特征,引进了一种新方法进行数字视频信号汽车的检测方法,HOG[Histograms of Oriented Gradients]特征,该特征是从汽车整个外形及发动机散热片上提取出来的,利用支持向量机进行分类,实现车位上汽车检测,该方法提取正负样本图像的局域梯度方向直方图特征,通过支持向量机SVM(Support Vector Machine)进行训练样本,得到汽车分类器,通过训练好的数据模型进行检测汽车是否存在,测试证明该方法能适用停车场场景的环境,通过算法创新改进克服了现实使用运算速度很难达成实用层面的需要的重大突破。