前方车辆识别技术作为智能汽车中的关键技术之一,越来越受到人们的关注,如何提高识别的精度和速度,已经成为其关键问题。目前,采用单一车辆特征进行识别已经无法满足精度要求,为此,本文采用多特征融合的方式,对前方车辆识别方法进行深入研究。首先,研究了目前常用的单一车辆特征的基础理论和提取方法,分析每一种单一特征的优缺点,并以该分析结果为依据,提出了多通道聚合特征(MCAF),再运用最大池化的方法降低了该融合特征的维数,以解决特征维数较大的问题。根据在测试集上的实验结果,相较于单一特征和其他融合特征而言,使用MCAF能达到更高的识别精度。其次,利用LightGBM算法构建了前方车辆识别模型,根据该算法的基础理论,提取了影响算法性能的关键参数,并运用逐一优化和网格搜索相结合的方式对相关参数进行优化,以得到最佳参数组合。通过在测试集上与其他识别算法进行对比实验,进一步验证了该算法在训练速度和识别精度上的优越性。最后,采用了基于二次分类和快速特征金字塔滑窗相结合的前方车辆在线识别系统方案,该方案具体分为两步:第一步,对整幅图像进行小密度滑窗,运用基于边缘特征和LightGBM算法的前方车辆识别模型对所有子窗口进行一次分类,快速提取车辆感兴趣区域;第二步,先运用快速特征金字塔对上述提取的车辆感兴趣区域进行多尺度滑窗,再运用基于MCAF和LightGBM算法的前方车辆识别模型对所有子窗口进行二次分类,将所有分类结果为车辆的子窗口进行融合以获得最终的识别结果。通过对实际道路图像和视频进行测试,验证了该系统方案的可行性和有效性。本文构建了基于MCAF和LightGBM算法的前方车辆在线识别模型,在测试集上的综合识别精度达99.08%,并且运用二次分类的方法在识别速度上达到120ms/帧,基本满足在线识别要求,为前方车辆识别技术提供了一种思路,具有一定的参考价值。