本研究使用OpenCV作為影像處理之基礎，主要以OpenCV之影像辨識、機器學習方法，嘗試辨識道路上所有的車輛影像。由於不同方向車輛的特徵不同，本研究將車輛分成八個方向，分別蒐集樣本，並嚴格篩選、限制樣本特徵，進行Haar特徵檢測的訓練。以訓練所得的分類器，寫出能即時辨識車輛的程式，並用新的計算方法進行分類器測試，可達95%車輛整體辨出率，84%平均正確率及2.4%誤判率。雖然訓練過程費時，但Haar特徵檢測之測試結果有平均正確率高等優點，顯示其適合做即時的車輛辨識。未來將優化辨識，並以此為基礎，建立一能協助交通的系統，如紅綠燈秒數調控、車輛追蹤、自動化駕駛、交通指揮系統等等。
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