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基于PHOG特征及支持向量机的弯道自动检测
被引量:
3
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作者
贾世杰
郜瑞芹
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2014年第7期2531-2535,共5页
为了能准确地判断弯道情况,提出了一种基于机器学习的弯道自动检测方法。提取道路弯道训练图像的塔式梯度直方图(PHOG)特征,利用支持向量机对提取的特征进行训练形成分类模型;利用该模型和弯道测试图像的塔式梯度直方图特征对道路弯道...
为了能准确地判断弯道情况,提出了一种基于机器学习的弯道自动检测方法。提取道路弯道训练图像的塔式梯度直方图(PHOG)特征,利用支持向量机对提取的特征进行训练形成分类模型;利用该模型和弯道测试图像的塔式梯度直方图特征对道路弯道情况进行预测。测试结果表明,该方法能够在理想天气和不同程度的恶劣天气下准确判断左弯道和右弯道,对于不同弯度的左右弯道,其平均分类准确率达90%以上。
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关键词
弯道检测
机器学习
塔式梯度直方图
支持向量机
恶劣天气
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职称材料
题名
基于PHOG特征及支持向量机的弯道自动检测
被引量:
3
1
作者
贾世杰
郜瑞芹
机构
大连交通大学电气信息学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2014年第7期2531-2535,共5页
基金
国家科技型中小企业技术创新基金项目(09C26222123243)
文摘
为了能准确地判断弯道情况,提出了一种基于机器学习的弯道自动检测方法。提取道路弯道训练图像的塔式梯度直方图(PHOG)特征,利用支持向量机对提取的特征进行训练形成分类模型;利用该模型和弯道测试图像的塔式梯度直方图特征对道路弯道情况进行预测。测试结果表明,该方法能够在理想天气和不同程度的恶劣天气下准确判断左弯道和右弯道,对于不同弯度的左右弯道,其平均分类准确率达90%以上。
关键词
弯道检测
机器学习
塔式梯度直方图
支持向量机
恶劣天气
Keywords
curve detection
machine learning
PHOG
SVM
bad weather
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PHOG特征及支持向量机的弯道自动检测
贾世杰
郜瑞芹
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2014
3
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