典型文献
采用模糊支持向量机算法的前车识别系统
文献摘要：
针对辅助驾驶汽车在行驶过程中对前方车辆识别的实时性差、效率低等问题,提出基于方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征提取与模糊支持向量机结合的一种前车识别系统.对汽车行驶过程中的图像灰度化、二值化等预处理后,进行HOG特征提取.对模糊支持向量机算法进行研究,通过增加模糊度变量的优化来选择最优分类决策面,使其对每个训练的正、负样本集的区域特征进行分类后识别.实验结果显示:模糊支持向量机算法不仅能够降低训练时的噪声,与支持向量机相比增强了支持向量,而且提高了训练时间与准确率;在能见度低的情况下识别效果较好,满足前车实时识别.
文献关键词：
辅助驾驶;前车识别;HOG特征提取;模糊支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
范博文;段敏
作者机构：
辽宁工业大学 汽车与交通工程学院, 辽宁 锦州 121000
文献出处：
引用格式：
[1]范博文;段敏-.采用模糊支持向量机算法的前车识别系统)[J].重庆理工大学学报,2022(09):172-178
A类：
前车识别
B类：
模糊支持向量机,支持向量机算法,识别系统,辅助驾驶,行驶过程,前方车辆,车辆识别,方向梯度直方图,histogram,oriented,gradient,HOG,汽车行驶,图像灰度化,二值化,模糊度,分类决策,样本集,区域特征,训练时间,能见度,实时识别
AB值：
0.297189
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