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为了提高前方车辆检测的准确率和效率,提出了一种改进的多分辨率下的多特征提取的方向梯度直方图(HOG)特征融合算法。首先将样本扩缩为分辨率不同的图像,后转为YUV色彩空间,其次加权融合Y,U,V多通道方向梯度直方图(HOG)形成训练特征,最后采用支持向量机(SVM)对融合后的训练特征车辆分类器训练和检测。实验表明,该算法比传统HOG提取特征算法车辆检测率更高,效率高达98.92%,并且在不同天气状况下均有良好的检测效果和鲁棒性。