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。