车辆检测技术是智能汽车领域重要的研究方向,广泛应用于汽车安全辅助驾驶系统中,准确、快速地对道路前方车辆检测可以很好地保障车辆的安全行驶.论文主要研究了基于Adaboost机器学习的车辆检测算法,为提高检测精度,提出了一种多区域多分类器车辆检测方法,根据车辆特征在不同角度的差异性,把待检测的车辆分为左斜侧车辆、前向车辆、右斜侧车辆,然后选择不同的特征分别训练级联分类器进行检测,实验结果表明论文提出的方法检测速度、准确性都有了明显的提高.
车辆检测 机器学习 多区域 分类器