基于支持向量机（SVM）和HOG特征的交通标志检测算法Matlab仿真

基于支持向量机（SVM）和HOG特征的交通标志检测算法Matlab仿真

交通标志检测在智能交通系统和自动驾驶领域具有重要意义。本文将介绍一种基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征的交通标志检测算法，并提供相应的Matlab源代码。

1. 算法概述
   支持向量机是一种常用的机器学习方法，可以用于分类和回归问题。在交通标志检测中，我们可以将其应用于二分类问题：交通标志与非交通标志。HOG特征是一种用于目标检测的特征描述子，通过统计图像局部区域的梯度方向直方图来表示图像的特征。

算法的主要步骤如下：

• 数据集准备：收集包含交通标志和非交通标志的图像样本，对图像进行预处理，如调整大小和灰度化处理。
• 特征提取：对每个样本图像计算HOG特征。
• 数据标注：将样本标记为正样本（交通标志）和负样本（非交通标志）。
• 训练SVM分类器：使用带有标记数据的HOG特征训练SVM分类器。
• 标志检测：对待检测图像进行滑动窗口操作，提取窗口内的HOG特征，并使用训练好的SVM分类器进行预测。
• 非极大值抑制：对重叠的检测结果进行抑制，只保留最