1.一种基于分类器的智能车自动引导系统，其特征在于，包括：
样本采集单元，其安装于车辆顶部，用于采集车前方的视频图像；
样本分类单元，其将样本采集单元采集到的所有用于训练的视频图像进行划分，得到正样本集合和负样本集合，并统一正负样本的尺寸大小；
特征提取单元，用于提取所有样本的梯度方向直方图作为特征；
训练分类单元，将所有样本的特征作为输入进行训练，以得到用于检测标识物的分类器；
分类测试单元，用于对所述的分类器进行测试，评估分类器的检测性能是否达到期望要求；
智能引导单元，其对于样本采集单元所采集到的实时的视频图像，利用分类器检测出图像中的标识物，进而根据标识物坐标绘制路径轨迹，进而基于所述路径轨迹对车辆行进方向进行控制。
2.根据权利要求1所述的智能车自动引导系统，其特征在于：所述的样本采集单元采用摄像头，从摄像头拍摄的视频流中按固定周期截取出视频图像作为样本集，样本集中的视频图像要求标识物足够清晰，轮廓明显。
3.根据权利要求1所述的智能车自动引导系统，其特征在于：所述的样本分类单元根据标识物的颜色、大小、形状进行定位，截取视频图像中的标识物部分保存作为正样本，对视频图像中剩余的背景区域进行随机切分并保存作为负样本。
4.根据权利要求1所述的智能车自动引导系统，其特征在于：所述的训练分类单元采用支持向量机的监督学习算法进行训练，以得到用于检测标识物的分类器。
5.根据权利要求1所述的智能车自动引导系统，其特征在于：所述的分类测试单元对分类器进行测试，根据实际测试结果进行调整，即当实测图像中存在标识物但却未能检测出标识物的情况，则将该实测图像加入正样本集合中；当实测图像被误判为标识物的情况，则将该实测图像加入负样本集合中，然后由训练分类单元重新训练分类器，直至分类器的检测性能达到期望要求。
6.根据权利要求1所述的智能车自动引导系统，其特征在于：所述的智能引导单元包括：
图像输入模块，其接收样本采集单元所采集到的实时的视频图像；
候选区域模块，其根据标识物的分布以及实际应用场景对图像输入模块接收到的视频图像进行框定，得到候选检测区域；
标识检测模块，提取候选检测区域的HOG特征并输入至分类器中进行检测，若检测出标识物，则采用保持视频尺寸不变、窗口按固定比例缩小或放大的窗口遍历的方式对候选区域进行扫描，输出标识物坐标；
规划路径模块，其根据标识检测模块输出的标识物坐标按图像自底向上的方向进行排序并两两连线，形成路径轨迹；
车辆控制模块，其根据所述路径轨迹对车辆行进方向进行控制。
7.根据权利要求6所述的智能车自动引导系统，其特征在于：所述的标识检测模块若未检测到标识物的情况，则结合视频流中前若干帧视频图像进行综合判断；若需要检测多个不同标识物的情况，则标识检测模块分别调用对应的分类器判断视频图像中是否存在各对应标识物。