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（ｈｉｓｔｏｇｒａｍｏｆｏｒｉｅｎｔｅｄｇｒａｄｉｅｎｔ，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。

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: 

• U471.1