單目視覺車輛檢測與類型識別方法研究.pdf

1、隨著智能車系統(tǒng)無人駕駛功能的逐漸完善，對實時道路信息處理的要求也越來越高，車輛類型識別功能的實現(xiàn)將有助于它在實際復雜環(huán)境中的應用與擴展。并且車輛類型識別的研究對目標識別領域和智能交通系統(tǒng)的發(fā)展具有相當重要的推動作用。但在諸多的目標識別和智能交通系統(tǒng)領域的研究中，對車輛類型識別的研究還鮮有成果。
　　本文針對單目相機采集的序列圖像，面向智能車輛的環(huán)境感知任務，主要針對車輛檢測與車輛識別分類兩個任務展開研究，完成了以下工作和研究成果：

2、
　　1、提出了一種快速的基于通道特征和級聯(lián)的AdaBoost分類器的單目視覺車輛檢測算法，并應用于實際的車輛檢測任務中；
　　2、提出了一種有效的基于直方圖交叉核的字典學習方法并利用學習得到的字典建立有效的目標局部特征編碼描述，然后利用最小二乘概率分類器，實現(xiàn)了對多類車輛類型的快速識別。
　　上述工作和成果是針對駕駛環(huán)境下的車輛目標類型識別的研究，該研究在實際應用方面做出了積極探索，最終的實驗結果也證實了該系統(tǒng)方法的