申请/专利权人：山东科技大学

申请日：2024-01-04

公开（公告）日：2024-02-06

公开（公告）号：CN117523521A

主分类号：G06V20/56

分类号：G06V20/56;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/56;G06V10/80

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.27#实质审查的生效;2024.02.06#公开

摘要：本发明公开了一种基于Haar特征和改进HOG特征的车辆检测方法，属于计算机视觉和自动驾驶感知技术领域，利用Haar特征对前方车辆目标进行初始分割，然后利用HOG特征对输出的前视遮罩图进行分析，精确提取前方车辆目标；本发明方法将Haar特征方法和HOG特征方法结合在一起，并且采用HOG特征方法时，进行了多通道特征的融合，有效进行了数据降维，能够适应复杂环境的前提下，保证了较好的运行效率，提高了检测的准确度。

主权项：1.一种基于Haar特征和改进HOG特征的车辆检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用Haar特征对前方车辆目标进行初始分割，包括以下子步骤：S1.1、采集车辆前方图像的正负样本，并进行预处理；S1.2、构造积分图像，并进行多尺度缩放；S1.3、提取缩放后的积分图像的Haar特征；S1.4、采用Adaboost算法训练弱分类器；S1.5、依据权重把弱分类器组合成强分类器；S1.6、实时采集车辆前方的图像，输入到强分类器中，输出前视遮罩图；S2、利用HOG特征对输出的前视遮罩图进行分析，精确提取前方车辆目标，包括以下子步骤；S2.1、初始化最小检测窗口、细胞单元和块的大小、滑动步长和缩放因子；S2.2、对前视遮罩图进行颜色空间变换，将RGB图像转化到HSL空间，提取H、S、L三通道图像；S2.3、分别提取H、S、L三个通道图像的HOG特征；S2.4、以车辆目标的HOG特征作为正向样本，以非车辆区域的HOG特征作为负向样本，训练SVM分类器，得到一个训练好的SVM分类器，用于精确识别车辆目标，输出检测到的车辆目标的最终图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东科技大学 一种基于Haar特征和改进HOG特征的车辆检测方法

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