7、基于滤波器的车辆/非车辆分类特征选择方法

基于滤波器的车辆/非车辆分类特征选择方法

1. 引言

如今，车辆数量呈指数级增长，这给大城市、大都市和城市地区的居民带来了担忧。在人口密集的城市区域，交通流量大且空间有限，车辆监测尤为重要。从实时交通管理到为交通规划者提供支持，车辆检测具有诸多重要应用。然而，执法机构难以对每一辆车进行监控。

道路交通事故和伤害对人们、家庭和国家都产生了不利影响。在大多数国家，道路交通事故导致每年约130万人死亡，造成国内生产总值（GDP）约3%的损失。尽管有多种事故避免方法，但基于深度学习的事故预防目前备受关注。不过，基于深度学习的方法需要更多的训练图像和计算资源，而这些在实时场景中可能无法满足。因此，应用基于机器学习的碰撞避免方法更为合适。

碰撞避免算法通常包括多个步骤，如检测车辆、使用语义分割定位车辆，然后识别分割后的对象。过去几年，有源传感器的数据被广泛用于目标检测，但这些传感器的成本是一个重要考虑因素。我们的研究聚焦于使用相机等无源传感器，通过基于视觉的方法进行目标检测。图像能提供比无源传感器更详细的环境信息，利用实时图像中的信息可以设计目标检测系统，且高分辨率图像更具优势。相机获取道路信息既方便又经济，这些图像不仅可用于增强智能安全系统，还能通过交通管理策略减少交通拥堵。车辆识别（或分类）对于实现智能交通系统至关重要，其目的是识别移动车辆并根据流量准确分类。

通过技术手段，我们可以让车辆具备智能决策能力，实现自动驾驶。本文的目标是进行车辆的检测和分类，这也是自动驾驶的一部分。车辆检测在交通管理中起着重要作用，如车辆计数、测量车速和识别交通事故等。然而，研究人员在不同天气条件、交通拥堵、阴影影响等情况下进行车辆检测时面临诸多挑战，不同模型存在以下问题：
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