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基于PHOG特征及支持向量机的弯道自动检测: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2014年第7期35卷 2531-2535页; 作者：贾世杰郜瑞芹大连交通大学电气信息学院辽宁大连116028; 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...; 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。; 来源：详细信息评论

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