基于多特征融合及PSVM的车辆检测研究

针对传统单目视觉车辆检测系统准确度及实时性方面研究的不足,提出一种融合多特征的单目视觉车辆检测方法。在车辆假设阶段,结合车辆底部阴影、水平边缘、竖直边缘等多特征融合来产生车辆感兴趣区域,从而产生车辆假设目标;在车辆确认阶段,通过垂直梯度直方图来提取车辆竖直边缘特征,运用于最邻近支持向量机训练器的训练。最后,通过训练好的最邻近支持向量机训练器来对车辆假设进行进一步的确认,从而排除虚假目标。实验结果表明,上述车辆在车辆检测时准确度很高且实时性较好。