基于PHOG特征及支持向量机的弯道自动检测

摘要：

为了能准确地判断弯道情况，提出了一种基于机器学习的弯道自动检测方法。提取道路弯道训练图像的塔式梯度直方图（PHOG）特征，利用支持向量机对提取的特征进行训练形成分类模型；利用该模型和弯道测试图像的塔式梯度直方图特征对道路弯道情况进行预测。测试结果表明，该方法能够在理想天气和不同程度的恶劣天气下准确判断左弯道和右弯道，对于不同弯度的左右弯道，其平均分类准确率达90％以上。

关键词：弯道检测、机器学习、塔式梯度直方图、支持向量机、恶劣天气

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技型中小企业技术创新基金项目09C26222123243

在线出版日期：2014-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2531-2535