1、“.....因此该分类器不仅提升了目标检测的准确发生了变化，也能被准确识别。这得益于对前车尾部轮廓特征和边缘特征的准确提取，并对其进行训练后所得的性能优良分类器。另外，对试验过程中采集到的帧图像进行识别，识别率高达，并且每帧图片的平均处理时间为，试验表明该识别算法具有较好的实基于算法的车辆检测与跟踪研究论文原稿为降低分类器的误警率，在进行训练时，必须设置个合理的特征阀值处理正负样本并使每个弱分类器对应个特征。通过算法将训练所得的弱分类器组合成个强分类器。并将其按照由易到难的方式进行逐级串联，得到级联分类器......”。

2、“.....目标模型跟踪算法过程跟踪算法的具体流程为当同个目标被连续检测到次时，即判定其为待跟踪目标，调用算法对其进行跟踪当被连续检测到的目标在帧丢失时，算法判定该目标临，并对目前车辆检测中待解决的问题未来待改进的方向进行了分析和讨论。本文所采用的算法自学者在年提出后，至今仍是业界内非常著名的跟踪算法，该方法在低速场景下对移动目标的跟踪具有非常良好的准确性及实时性。跟踪算法摘要文章通过建立车辆正负样本库，完成对车辆识别分类器的训练，并通过跟踪算法完成对前方已识别车辆的稳定跟踪......”。

3、“.....且实时性较高，可以为汽车主动安全系统提供可靠支持。关键词汽车安全超过，试验结果表明该算法具有良好的跟踪效果。结语本文借助辅助驾驶模拟试验台的环境，验证车辆识别与跟踪算法的实时性与准确性。试验结果表明，识别算法具有良好的实时性。利用毫米波雷达采集到的深度信息与算法联合对车辆进行跟踪，有效降低丽，郑义基于算法的日间前方车辆检测吉林大学学报，赵奇慧，刘艳洋基于深度学习的车辆跟踪算法综述电子技术与软件工程，。正负样本正样本集为试验台中前方车辆尾部的图像，共张......”。

4、“.....特征与积分直线，与该试验项目中预先设置的前车运行轨迹相符合。从表中的数据可以看出，种工况下跟踪算法的跟踪率均高于，直道工况下跟踪率甚至高達，且跟踪延时均不超过，试验结果表明该算法具有良好的跟踪效果。结语本文借助辅助驾驶模拟试验台的环境，验证车辆识别与跟踪网络模型进行了详细的阐述，并对目前车辆检测中待解决的问题未来待改进的方向进行了分析和讨论。本文所采用的算法自学者在年提出后，至今仍是业界内非常著名的跟踪算法......”。

5、“.....极大提高了车辆识别的准确性与跟踪过程的稳定性。参考文献金立生，王岩，刘景华，王亚丽，郑义基于算法的日间前方车辆检测吉林大学学报，赵奇慧，刘艳洋基于深度学习的车辆跟踪算法综述电子技术与软件工程，。量结果显示在已被标记的车辆上方。从图中可以看出，目标位置的中心变化轨迹，即实验过程中前车的运行轨迹近似为条直线，与该试验项目中预先设置的前车运行轨迹相符合。从表中的数据可以看出，种工况下跟踪算法的跟踪率均高于，直道工况下跟踪率甚至高達，且跟踪延时均更新，继续对目标进行跟踪。摘要文章通过建立车辆正负样本库......”。

6、“.....并通过跟踪算法完成对前方已识别车辆的稳定跟踪。试验结果表明，该算法能够准确稳定地对前方车辆进行跟踪，且实时性较高，可以为汽车主动安全系统提供可靠图特征是图像中的矩形特征，本文通过对车辆的尾部轮廓特征进行研究，从而实现对前方车辆的识别与跟踪。基于算法的车辆检测与跟踪研究论文原稿。由图可知，毫米波雷达测得左前车的速度为，与本车的间距为，通过坐标系的统，将测算法的实时性与准确性。试验结果表明，识别算法具有良好的实时性。利用毫米波雷达采集到的深度信息与算法联合对车辆进行跟踪，有效降低了该算法对目标颜色的依赖......”。

7、“.....参考文献金立生，王岩，刘景华，王时性。基于算法的车辆检测与跟踪研究论文原稿。由图可知，毫米波雷达测得左前车的速度为，与本车的间距为，通过坐标系的统，将测量结果显示在已被标记的车辆上方。从图中可以看出，目标位置的中心变化轨迹，即实验过程中前车的运行轨迹近似为条支持。关键词汽车安全算法车辆识别与跟踪引言在汽车智能化发展过程中，移动车辆的识别与跟踪直以来都是最热门的研究内容之。金立生等人运用算法对日间前方车辆的完成了准确且快速地检测......”。

8、“.....算法判定该目标临时失效，利用跟踪结果将其位置在图中标记出来当被连续跟踪的目标消失帧时，判定目标已经离开检测范围，不再对其进行跟踪，直到新目标出现并满足第个条件当被跟踪目标在帧内被重新检测出来时，使用该目标对算法进性，还提高了算法的检测效率。跟踪算法跟踪算法本文采用跟踪算法对分类器所识别出的结果进行跟踪，并确定跟踪目标的运动轨迹。该算法先通过计算出当前特征点的偏移均值，并将特征点移动到此，然后以其为新的起点继续移动，直到满性。基于算法的车辆检测与跟踪研究论文原稿......”。

9、“.....在进行训练时，必须设置个合理的特征阀值处理正负样本并使每个弱分类器对应个特征。通过算法将训练所得的弱分类器组合成中，每个子窗口会通过所有的分类器，如果子窗口中不存在待检测图像会立即被排除，只有被所有强分类器检测到有效目标后，才能输出检测结果。因此该分类器不仅提升了目标检测的准确性，还提高了算法的检测效率。由图可知，当前车行驶在弯道上时，虽然其航向角相对于本车时失效，利用跟踪结果将其位置在图中标记出来当被连续跟踪的目标消失帧时，判定目标已经离开检测范围，不再对其进行跟踪......”。