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为了减少车辆碰撞，设计了一个新的基于单目视觉的道路前方车辆检测系统．首先，建立一个基于DM642数字信号处理器的小型灵活硬件平台．然后，提出了一个2步车辆检测算法．第1步，采用车辆边缘和对称性融合算法，设定较低阈值检测出所有可能车辆，该步骤对车辆有接近100％的检测率（TP）和对非车辆有较高的误检率（FP），即能获得图像中所有可能车辆；第2步，采用多尺度多方向Gabor特征对车辆样本进行表征，并用概率神经网络对大量车辆和非车辆样本进行训练，从第1步获得的可能车辆中识别出正确的车辆．实验表明：所设计的系统在