【摘 要】
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研究了一种基于视频监控的出租车识别算法。对已经完成跟踪的车辆，通过提取车辆的方向梯度直方图（HOG）特征，作为支持向量机（SVM）分类检测的输入，进行车辆是否为出租车的分类识别。通
【机 构】
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上海市公安局青浦分局科技科,上海交通大学图像通信与网络工程研究所,上海市数字媒体处理与传输重点实验室
【基金项目】
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国家“十二五”科技支撑计划项目(2012BAH07B01)
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研究了一种基于视频监控的出租车识别算法。对已经完成跟踪的车辆，通过提取车辆的方向梯度直方图（HOG）特征，作为支持向量机（SVM）分类检测的输入，进行车辆是否为出租车的分类识别。通过多窗口投票机制，增强了分类识别算法的准确性与鲁棒性。实验证明，该方法能准确进行出租车的分类识别，基于实际的标清监控视频，出租车的分类准确率达到90％左右。
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