关键词：哈尔特征 车辆检测 级联分类器 adaboost算法 

摘要：为了提高运用普通哈尔特征的Adaboost算法检测车辆的识别率,解决计算复杂等问题,提出了基于差异化较大的车辆特征区域的扩展哈尔特征,利用积分图计算特征值,通过Adaboost算法在车辆正面、背面以及侧面的样本集上分别训练出各自的分类器,并将它们组成多通道级联强分类器。通过OpenCV实现车辆检测的实验,结果证明:通过该方法能够有效地减少弱分类器数量,提高计算速度和识别率,对于实时检测视频中不同状态的车辆有较强的鲁棒性。

汽车零部件杂志要求:

{1}参考文献的引用应严格遵循“著录直接引用文献，最必要、最主要、最新的和正式出版的文献”的原则，未公开发表的资料一律不得引用。

{2}作者若有抄袭、模仿他人作品等侵犯他人知识产权的；或者稿件内容侵犯他人名誉权、隐私权、人格权的，由作者承担相应法律责任，本刊概不负责。

{3}文稿中的小标题请依次使用：一、二、三、……；（一）（二）（三）……；1.2.3.……；（1）（2）（3）……；①②③……。

{4}关键词：3-5个，以空格号相隔。关键词请按照《CYT173-2019学术出版规范关键词编写规则》编写。

{5}获国家及部、省、直辖市级科学基金资助的稿件请在首页左下方注明基金来源及编号，并上传基金项目相关证明附件，可优先发表。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社