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提出一种基于Boosting集成学习的二叉树支持向量机（BBT-SVM）。根据城区交通环境中各类障碍物的出现概率、模式间的类间差异，设计适用于智能车辆障碍物识别的SVM树型结构。对每个节点SVM分类器采用Boosting集成学习方法进行改进，减少差错积累误差，提高分类精度和泛化能力。实验结果表明，该方法能有效地对城区交通场景中6类常规障碍物模式进行实时在线识别。