基于线性SVM的车辆检测与跟踪系统

资源摘要信息: "颜色分类leetcode-Vechicle-Detection-Tracking" 在这个项目中，目标是开发一个软件管道，用于视频中车辆的识别和跟踪。它包括从图像中检测车辆并为每辆车绘制边界框的功能。实现这一目标涉及了多个步骤，包括图像特征提取、分类器训练、颜色特征处理、滑动窗口技术应用、视频流处理以及边界框估计。下面是详细的步骤和知识点： 1. HOG特征提取和线性SVM分类器训练 定向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients，简称HOG）特征是一种用于计算机视觉和图像处理中目标检测的特征描述子。HOG特征能够有效地表示图像中的局部形状和质地信息，被广泛用于物体检测任务。在这个项目中，HOG特征被用于提取车辆的形状信息，而线性支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）则用于分类器的训练，将特征数据分为车辆和非车辆两类。 2. 颜色变换和特征合并 除了HOG特征外，项目还利用颜色变换将颜色信息与HOG特征结合。这通常通过将图像从原始的RGB颜色空间转换到其他颜色空间（如HSV或YCrCb）来实现，这些颜色空间更能突出颜色信息。之后，合并的颜色特征和颜色直方图被附加到HOG特征向量中，作为分类器的输入特征。这样做可以提高分类器对于不同光照和阴影条件下的车辆识别准确性。 3. 滑动窗口技术 滑动窗口技术是一种在图像上移动一个小窗口以检查图像每个部分的物体检测方法。在本项目中，使用滑动窗口技术来应用训练好的分类器，搜索车辆可能存在的区域。这个过程涉及到确定窗口大小、形状和滑动步长，以确保能够有效地在不同尺度上检测到车辆。 4. 热图和异常值拒绝 为了在视频流中跟踪检测到的车辆，项目采用了热图（heatmap）来创建重复检测的车辆位置。这种方法通过叠加连续帧中的检测结果来增强车辆信号，同时减少由于临时遮挡或检测错误造成的异常值。通过创建热图，可以对车辆的位置进行概率估计，从而实现对车辆的稳定跟踪。 5. 边界框估计 最后，项目需要估计检测到的车辆的边界框。边界框是一组坐标（通常为矩形的四个角点），用于在图像中定位和绘制车辆的轮廓。在实际的车辆跟踪系统中，正确估计边界框对于后续处理步骤至关重要。 6. 数据集和平衡问题 项目使用了标记好的车辆和非车辆数据集，这些数据来源于不同的视频和图像资源。在训练数据集时，保证车辆和非车辆类别的图像数量大致相同，以构建一个平衡的数据集。平衡数据集有助于避免分类器偏向于数量较多的类别，从而提升检测的准确性。对于数据集中存在高度相关的图像（如连续拍摄的图像）的问题，通过随机分割数据集为训练集和测试集来解决，以降低数据集间的相似性。 项目文件结构中提到了一个名为“Project.ipynb”的IPython笔记本文件，其中包含整个项目的代码、分步描述、实现和执行过程。这暗示了项目的可复现性和开源性，任何感兴趣的开发者都可以访问该项目，查看代码、复现实验结果或进一步改进系统。 综上所述，本项目涵盖了计算机视觉、机器学习和图像处理的多个高级概念，并通过实际问题的解决展示了这些技术在现实世界中的应用潜力。对于专业人士或学生来说，该项目提供了一个很好的学习和实践平台。