在工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域，HOG+SVM 被用于結(jié)構(gòu)化零件的缺陷檢測(cè) —— 如機(jī)械零件的邊緣磨損、尺寸偏差檢測(cè)，通過提取零件的標(biāo)準(zhǔn) HOG 特征與缺陷零件的特征進(jìn)行對(duì)比，SVM 可快速判斷零件是否合格，其優(yōu)勢(shì)在于對(duì)工業(yè)場(chǎng)景中穩(wěn)定光照條件的適應(yīng)性，且無需大量標(biāo)注樣本，降低了工業(yè)應(yīng)用的成本。此外，HOG+SVM 還在動(dòng)物檢測(cè)（如農(nóng)場(chǎng)中的牛羊識(shí)別）、交通標(biāo)志識(shí)別（如圓形、三角形的交通標(biāo)志輪廓檢測(cè)）等場(chǎng)景中得到應(yīng)用，成為傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)落地的重要工具。

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，HOG+SVM 算法雖逐漸被基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的目標(biāo)檢測(cè)算法（如 YOLO、Faster R-CNN）取代，但在特定場(chǎng)景與技術(shù)演進(jìn)中仍具有不可忽視的價(jià)值，其面臨的挑戰(zhàn)也推動(dòng)著傳統(tǒng)與現(xiàn)代技術(shù)的融合創(chuàng)新。針對(duì) HOG+SVM 的遮擋敏感性問題，研究者提出了 “多特征融合” 策略 —— 將 HOG 特征與局部二值模式（LBP）、顏色特征等結(jié)合，LBP 特征能捕捉目標(biāo)表面的紋理信息（如行人衣物的花紋），補(bǔ)充遮擋區(qū)域丟失的輪廓信息，提升遮擋場(chǎng)景下的檢測(cè)率；針對(duì)計(jì)算效率問題，硬件加速技術(shù)（如 FPGA、GPU）被用于 HOG 特征提取的并行化 —— 將細(xì)胞單元的梯度計(jì)算、直方圖統(tǒng)計(jì)等操作分解為并行任務(wù)，在 GPU 上可將檢測(cè)幀率提升至 30fps 以上，滿足實(shí)時(shí)性需求。在技術(shù)融合方面，HOG+SVM 的邏輯被納入深度學(xué)習(xí)框架 —— 部分算法將 HOG 特征作為 CNN 的輸入輔助特征，或借鑒 SVM 的間隔最大化思想優(yōu)化 CNN 的損失函數(shù)，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)特征與深度特征的互補(bǔ)；在小樣本場(chǎng)景中，HOG+SVM 仍具有優(yōu)勢(shì) —— 深度學(xué)習(xí)算法需大量標(biāo)注樣本，而 HOG+SVM 僅需數(shù)百至數(shù)千個(gè)樣本即可訓(xùn)練出滿足需求的模型，適合樣本獲取困難的場(chǎng)景（如特殊工業(yè)零件檢測(cè)）。

HOG+SVM 算法作為傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)的經(jīng)典框架，其技術(shù)價(jià)值不僅在于解決了特定場(chǎng)景下的檢測(cè)問題，更在于奠定了 “特征提取 - 分類判斷” 的目標(biāo)檢測(cè)邏輯，為后續(xù)深度學(xué)習(xí)算法提供了思想?yún)⒖?。盡管在精度、實(shí)時(shí)性與泛化能力上被現(xiàn)代算法超越，但 HOG 對(duì)目標(biāo)形狀的表征邏輯、SVM 的分類優(yōu)化思想，仍在計(jì)算機(jī)視覺的基礎(chǔ)研究中具有重要意義。在實(shí)際應(yīng)用中，HOG+SVM 仍適用于資源受限、樣本有限、目標(biāo)輪廓明確的場(chǎng)景，其簡(jiǎn)潔的實(shí)現(xiàn)流程與較低的應(yīng)用門檻，使其在中小規(guī)模項(xiàng)目中仍具有不可替代性。隨著技術(shù)的持續(xù)演進(jìn)，HOG+SVM 與深度學(xué)習(xí)的融合將進(jìn)一步拓展其應(yīng)用邊界，成為連接傳統(tǒng)與現(xiàn)代計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的重要紐帶。