資源簡介
隨著生活水平的不斷提高，汽車成為人們生活不可或缺的一部分。汽車總量的不斷攀升造成城市交通擁堵不堪，伴隨而來是頻發的交通事故。在這個背景下智能交通越來越受到人們的關注，與此相關的目標檢測技術的研究也得到很大的關注，車輛檢測就是其中一個關鍵的組成部分。車輛檢測由于其本身具有的挑戰性，例如車輛形狀的不同，車輛的視角的不同，車輛的遮擋，光照的差異變化，使車輛檢測成為一個十分困難的任務。當前雖然對于車輛檢測的研究已經取得一部分的成果，但是現存算法任然具有局限性，在各種環境下無法得到讓人滿意的效果，因此本文針對車輛檢測進行了研究。
本文所做的工作主要包括兩個部分：一研究國內外該課題方向的研究現狀，對比不同算法的優缺點，研究不同算子提取車輛特征的效果；二是基于前面的研究實現基于HOG特征與SVM分類器的車輛檢測系統，驗證研究算法的可行性。
經過車輛檢測系統的仿真驗證，本文研究的方法可以有效的提取圖像中的車輛，效果良好，速度在可接受的范圍內。
代碼片段和文件信息
function?demo（）
startup;
fprintf（‘compiling?the?code...‘）;
compile;
fprintf（‘done.\n\n‘）;
load（‘INRIA/inriaperson_final‘）;
model.vis?=?@（）?visualizemodel（model?...
??????????????????1:2:length（model.rules{model.start}））;
test（‘000061.jpg‘?model?-0.3）;
load（‘VOC2007/person_grammar_final‘）;
model.class?=?‘person?grammar‘;
model.vis?=?@（）?visualize_person_grammar_model（model?6）;
test（‘000061.jpg‘?model?-0.6）;
function?test（imname?model?thresh）
cls?=?model.class;
fprintf（‘/////?Running?demo?for?%s?/////\n\n‘?cls）;
%?load?and?display?image
im?=?imread（imname）;
clf;
image（im）;
axis?equal;?
axis?on;
disp（‘input?image‘）;
%?load?and?display?model
%?model.vis（）;
disp（[cls?‘?model?visualization‘]）;
%?detect?objects
[ds?bs]?=?imgdetect（im?model?thresh）;
top?=?nms（ds?0.5）;
clf;
if?model.type?==?model_types.Grammar
??bs?=?[ds（:1:4）?bs];
end
showboxes（im?reduceboxes（model?bs（top:）））;
disp（‘detections‘）;
if?model.type?==?model_types.MixStar
??%?get?bounding?boxes
??bbox?=?bboxpred_get（model.bboxpred?ds?reduceboxes（model?bs））;
??bbox?=?clipboxes（im?bbox）;
??top?=?nms（bbox?0.5）;
??clf;
??showboxes（im?bbox（top:））;
??disp（‘bounding?boxes‘）;
??disp（‘press?any?key?to?continue‘）;?pause;
end
fprintf（‘\n‘）;
?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
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?????目錄???????????0??2016-05-17?21:12??源碼\9797\
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............此處省略228個文件信息
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