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 —— 如機械零件的邊緣磨損、尺寸偏差檢測，通過提取零件的標準 HOG 特征與缺陷零件的特征進行對比，SVM 可快速判斷零件是否合格，其優(yōu)勢在于對工業(yè)場景中穩(wěn)定光照條件的適應(yīng)性，且無需大量標注樣本，降低了工業(yè)應(yīng)用的成本。此外，HOG+SVM 還在動物檢測（如農(nóng)場中的牛羊識別）、交通標志識別（如圓形、三角形的交通標志輪廓檢測）等場景中得到應(yīng)用，成為傳統(tǒng)計算機視覺技術(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）的目標檢測算法（如 YOLO、Faster R-CNN）取代，但在特定場景與技術(shù)演進中仍具有不可忽視的價值，其面臨的挑戰(zhàn)也推動著傳統(tǒng)與現(xiàn)代技術(shù)的融合創(chuàng)新。針對 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 特征能捕捉目標表面的紋理信息（如行人衣物的花紋），補充遮擋區(qū)域丟失的輪廓信息，提升遮擋場景下的檢測率；針對計算效率問題，硬件加速技術(shù)（如 FPGA、GPU）被用于 HOG 特征提取的并行化 —— 將細胞單元的梯度計算、直方圖統(tǒng)計等操作分解為并行任務(wù)，在 GPU 上可將檢測幀率提升至 30fps 以上，滿足實時性需求。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)，實現(xiàn)傳統(tǒng)特征與深度特征的互補；在小樣本場景中，HOG+SVM 仍具有優(yōu)勢 —— 深度學(xué)習(xí)算法需大量標注樣本，而 HOG+SVM 僅需數(shù)百至數(shù)千個樣本即可訓(xùn)練出滿足需求的模型，適合樣本獲取困難的場景（如特殊工業(yè)零件檢測）。

HOG+SVM 算法作為傳統(tǒng)目標檢測的經(jīng)典框架，其技術(shù)價值不僅在于解決了特定場景下的檢測問題，更在于奠定了 “特征提取 - 分類判斷” 的目標檢測邏輯，為后續(xù)深度學(xué)習(xí)算法提供了思想?yún)⒖?。盡管在精度、實時性與泛化能力上被現(xiàn)代算法超越，但 HOG 對目標形狀的表征邏輯、SVM 的分類優(yōu)化思想，仍在計算機視覺的基礎(chǔ)研究中具有重要意義。在實際應(yīng)用中，HOG+SVM 仍適用于資源受限、樣本有限、目標輪廓明確的場景，其簡潔的實現(xiàn)流程與較低的應(yīng)用門檻，使其在中小規(guī)模項目中仍具有不可替代性。隨著技術(shù)的持續(xù)演進，HOG+SVM 與深度學(xué)習(xí)的融合將進一步拓展其應(yīng)用邊界，成為連接傳統(tǒng)與現(xiàn)代計算機視覺技術(shù)的重要紐帶。