基于图像的交通信号跟踪与识别系统
基于图像处理的交通场景行为分析与意图识别
基于图像处理的交通场景行为分析与意图识别随着城市交通环境的不断发展和人们对交通的需求日益增加，交通场景行为分析与意图识别技术变得尤为重要。
这项技术利用图像处理和深度学习算法，对交通场景中的行为进行识别和分析，从而能够实现智能交通系统、自动驾驶和交通安全等方面的应用。
在交通场景行为分析中，我们首先要了解交通场景中常见的行为类型。
例如，行人的行走、等待和横穿马路；车辆的加速、减速和换道；红绿灯的信号变化等。
通过对这些行为的分析，可以提取出图像中的关键特征，如运动轨迹、速度和加速度等。
基于图像处理的交通场景行为分析通常包括以下步骤：1. 图像采集和预处理：通过摄像机等设备获取交通场景的图像，并对图像进行去噪和增强等预处理操作，以提高后续分析的准确性。
2. 目标检测和跟踪：利用目标检测算法识别出图像中的行人、车辆和信号灯等目标，并利用跟踪算法跟踪它们的运动轨迹。
常见的目标检测算法包括基于特征的方法和基于深度学习的方法。
3. 行为识别和分类：通过分析目标的运动轨迹和行为模式，将它们归类为不同的行为类型，如行人的行走、等待和横穿马路，车辆的加速、减速和换道等。
这可以通过经验规则、机器学习和深度学习等技术实现。
4. 意图推理和识别：基于已有的行为模型和规则，利用机器学习和深度学习等技术推理出行为的意图，例如预测行人是否打算横穿马路或车辆是否打算变道等。
交通场景行为分析与意图识别具有广泛的应用前景。
首先，它可以应用于智能交通系统，帮助交通管理部门更好地掌握交通流量和拥堵信息，优化道路配时和交通路线。
其次，它可以应用于自动驾驶技术，通过对交通场景行为的识别和分析，使自动驾驶车辆能够更准确地感知和应对周围环境的变化。
此外，交通场景行为分析还可以用于交通安全监控，例如预测交通事故并提前预警。
然而，基于图像处理的交通场景行为分析与意图识别也面临一些挑战。
图像采集质量的问题可能会导致不准确的目标检测和跟踪结果。
交通场景的复杂性和多样性也增加了行为识别和分类的困难。
基于图像识别技术的智能小车跟随系统
基于图像识别技术的智能小车跟随系统作者：王清嘉来源：《品牌与标准化》2022年第03期【摘要】本文将对智能小车跟随系统进行研究和说明，并对运用二值化方法作为智能图像识别技术进行智能跟随的图像处理模式进行解释，探讨人工智能图像识别技术及其具体应用，并分析了智能控制算法对图像色素识别的不同模式及其优缺点，此外还对智能小车跟随系统的应用场景进行了说明，最后对智能小车跟随系统的标准化发展进行了展望。
【关键词】图像识别;智能小车;跟随系统;二值化【DOI编码】10.3969/j.issn.1674-4977.2022.03.025Smart Car Following System Based on Image RecognitionWANG Qing-jia（Liaoning Rail Transit Vocational College，Shenyang 110023，China）Abstract：This paper will study and explain the intelligent car following system，explain an image processing mode that uses the binary method as the intelligent image recognition technology for intelligent following，discuss the artificial intelligence image recognition technology and its specific application，analyze the different modes of image pigment recognition by the intelligent control algorithm and their advantages and disadvantages，and explain the application scenario of the intelligent car following system. Finally，the standardization development of intelligent car following system was prospected.Key words：image recognition;smart car;follow system;binarization如今各领域对智能化运输工具或移动工具的需求越来越大，因此促进了智能小车的不断发展。
基于图像处理的道路交通标志检测与识别方法
基于图像处理的道路交通标志检测与识别方法摘要：随着社会的发展，汽车的普及，现有的道路通过能力已经很难满足交通量快速增长的需要，因此导致了交通拥堵、事故频发等一系列问题。
在这一背景下，智能交通（ITS）应运而生。
ITS是一个集通信，控制，检测和计算机等技术为一体的综合信息管理系统，而数字图像处理则是ITS系统中一个重要的组成部分。
本文主要介绍了如何利用交通标志牌其颜色的特征，将其从自然环境图片中分离并且识别的过程。
可以识别出缩放，偏斜等形式的交通标志牌。
关键词：图像处理；道路交通；标志检测；识别方法1 交通标志牌分类我国的交通标志牌按功能类型区分可以分为主标志牌和辅助标志牌。
主标志牌又分为警告标志牌，禁令标志牌，指示标志牌，指路标志牌，旅游区标志牌，道路施工安全标志牌和限速标志牌。
而辅助标志牌多附设在主标志牌下，起到辅助说明的作用。
按照标志牌主要颜色分类可以分为：红色标志牌，蓝色标志牌，绿色标志牌，棕色标志牌，黑色标志牌，白色标志牌，橙色或荧光橙色标志牌和荧光黄绿色标志牌。
按照形状分类可以分为：正等边三角形，圆形，倒等边三角形，八角形，叉形，方形等。
想要在一张自然环境的图片中准确的找到交通标志牌的位置，就要根据交通标志牌的一种或多种特征进行识别。
所以最直观的识别特征就是颜色和形状特征。
2 交通标志牌的识别2.1 识别对象由于我国交通标志牌类型和数量都较多，所以本文选择了其中具有代表性的三类交通标志牌作为重点研究对象。
分别是2.1.1禁令标志禁令标志用来禁止车辆或者限制车辆、行人的交通行为，我国大部分的禁令标志的颜色特征为红白两种颜色。
其特征是形状为圆形，外圈为红色，底色为白色，图中有黑色的图案。
图1为禁令标志示例。
2.3 HSV介绍在通过颜色特征识别标志牌的过程中使用到了HSV颜色模型，下面对该模型做简单介绍： HSV(Hue,Saturation,Value)色彩模型反映了人的视觉对颜色的感觉，.能够直观的反应颜色的特性。
交通标志识别系统
• 交通信号控制：通过识别交通标志，优化交通信号控制，提高道路通行能力 • 交通流量监测：通过识别交通标志，实时监测交通流量，为交通管理提供数据支持 • 交通安全预警：通过识别交通标志，及时发现交通事故隐患，提高交通安全水平
交通标志识别系统在自动驾驶领域的应用
图像预处理技术在交通标志识别系统中的应用主要包括以下几个方面
• 图像滤波：采用中值滤波、高斯滤波等方法，消除图像中的噪声干扰 • 图像增强：采用直方图均衡化、锐化处理等方法，提高图像的对比度和清晰度 • 图像去噪：采用形态学去噪、基于边缘检测的去噪等方法，去除图像中的非结构化噪声
特征提取技术在交通标志识别系统中的应用
交通标志识别系统的发展历程
交通标志识别系统的发展历程可以分为以下几个阶段
• 早期阶段（20世纪80年代至90年代）：主要研究基于模板匹配和特征提取的识别方法 • 中期阶段（21世纪初至2010年）：主要研究基于机器学习和深度学习的方法，如支持向量 机、神经网络等 • 近期阶段（2010年至今）：主要研究基于深度学习的交通标志识别方法，如卷积神经网络 （CNN）、循环神经网络（RNN）等
交通标志识别系统的未来发展趋势
交通标志识别系统的技术发展趋势
交通标志识别系统的技术发过深度学习技术，提高交通标志识别的准确性和实时性 • 多模态信息融合：通过融合多种传感器信息，提高交通标志识别的准确性和鲁棒 性 • 大数据技术应用：通过大数据技术，实现对交通标志识别系统的优化和升级
Docs
交通标志识别系统的关键技术
图像预处理技术在交通标志识别系统中的应用
图像预处理技术在交通标志识别系统中的应用
• 通过图像预处理模块，提高图像质量，为特征提取提供更好的基础 • 通过图像滤波方法，消除图像中的噪声干扰，提高识别准确率 • 通过图像增强方法，提高图像的对比度和清晰度，便于特征提取 • 通过图像去噪方法，去除图像中的非结构化噪声，减少识别误差
智能交通系统中的车辆轨迹识别技术详解
智能交通系统中的车辆轨迹识别技术详解近年来，随着城市交通的日益繁忙和车辆数量的增加，如何高效管理道路资源、提升交通效能成为了亟待解决的问题。
而智能交通系统的出现，为解决交通管理难题带来了新希望。
其中，车辆轨迹识别技术作为智能交通系统的重要组成部分，正在逐渐成为交通管理的核心技术。
一、车辆轨迹识别的基本原理车辆轨迹识别技术可以通过分析车辆在道路上的运动轨迹，实时获取车辆相关的信息，如车辆速度、行驶路径、行驶方向等。
这些信息可以通过视频监控系统、传感器等设备来采集，并通过图像与信号处理等技术进行分析提取。
二、基于图像处理的车辆轨迹识别技术在智能交通系统中，图像处理是最常用的车辆轨迹识别技术之一。
通过使用高清摄像机拍摄道路场景，并利用计算机视觉技术对图像进行处理，可以实现对车辆轨迹的准确识别与分析。
在图像处理过程中，需要借助车辆检测、车辆跟踪和车辆识别等算法来实现。
三、基于雷达技术的车辆轨迹识别技术除了图像处理技术外，雷达技术也被广泛应用于车辆轨迹识别中。
雷达可以通过发射无线电波并接收其回波来感知车辆的位置与速度。
相较于图像处理技术，在复杂的天气条件下，雷达能够提供更可靠的数据。
同时，雷达还可以实时监测车辆的速度与加速度等参数，为交通管理提供更精准的信息。
四、车辆轨迹识别技术在智能交通系统中的应用车辆轨迹识别技术在智能交通系统中有着广泛的应用前景。
首先，通过实时监测车辆的轨迹，交通管理者可以掌握道路交通状况，进一步优化交通信号控制，减少交通拥堵。
其次，车辆轨迹识别技术还能应用于交通事故的预警与监测，通过及时发现异常轨迹，可以快速采取措施，有效避免交通事故的发生。
另外，车辆轨迹识别技术还可以用于交通统计分析、违法监测等方面，进一步提升交通管理的效能。
五、车辆轨迹识别技术面临的挑战与未来发展虽然车辆轨迹识别技术在智能交通系统中已取得重要进展，但仍然面临一些挑战。
首先，车辆轨迹识别技术需要处理大量的数据，在算法和计算能力方面还有待进一步提升。
人工智能图像处理技术在交通领域中的应用
人工智能图像处理技术在交通领域中的应用人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为未来发展的重点领域之一，已经在各个领域取得了丰硕的成果。
交通领域作为一个大众经常接触的领域，在安全、效率、便捷等方面对人们的生活产生着深远的影响。
因此，人工智能图像处理技术在交通领域中的应用值得我们深入了解。
一、人工智能图像处理技术人工智能图像处理技术是一种将计算机技术与现代图像处理技术相结合的技术手段。
它是以人工智能技术为基础，通过对图像信号进行处理，从中提取出有用的特征，再将这些特征转换成计算机能够识别和处理的信息，最终实现对图像内容的分析和理解。
二、1. 车辆识别和跟踪人工智能图像处理技术在车辆识别和跟踪方面的应用，可以帮助进行道路交通管理和监测。
在城市中，交通拥堵是一个严重问题，车辆识别和跟踪技术可以提高拥堵路段的交通效率。
传统的车辆跟踪技术需要对车辆进行标记，这样就需要大量的人力和物力，成本很高。
而AI技术可以通过摄像头来识别和跟踪车辆，避免了标记成本，提高了效率。
2. 交通流量监测人工智能图像处理技术还可以用于交通流量监测和预测。
通过对道路上行驶的车辆数量、车辆密度、行驶速度等信息进行分析，提前预测道路拥堵和交通状况，从而为城市交通管理提供数据支持。
3. 交通事故预警人工智能图像处理技术在交通事故预警方面的应用，可以通过识别出危险区域和危险行为，提前发出警告，避免交通事故的发生。
当驾驶员或行人违反交通规则时，系统会及时发出声音和灯光提示，提醒驾驶员或行人避免危险。
4. 交通信号灯控制人工智能图像处理技术在交通信号灯控制方面的应用，可以根据实时交通情况自动调整红绿灯的时间，以实现交通流畅。
传统的交通信号灯控制方式是定时控制，在实际应用中存在灵活性不足的问题。
而AI技术可以根据实时交通情况，自适应调整信号灯的控制时间，使交通流畅，减少拥堵。
5. 驾驶员行为监测人工智能图像处理技术在驾驶员行为监测方面的应用，可以通过对驾驶员的姿态、注意力、情绪等行为进行监测，发现并帮助避免驾驶过程中发生的事故。
智能交通系统中的车辆自动识别与跟踪技术
智能交通系统中的车辆自动识别与跟踪技术随着城市化进程的加快，交通拥堵问题不断加剧，给交通管理带来了巨大挑战。
为了提供更高效、优质的交通服务，智能交通系统应运而生。
在智能交通系统中，车辆自动识别与跟踪技术是其中的重要组成部分。
本文将探讨车辆自动识别与跟踪技术在智能交通系统中的应用与发展。
一、车辆自动识别技术车辆自动识别技术是指通过车辆识别设备对车辆进行自动辨识的技术。
该技术可以使用多种方式来实现，包括车牌识别、车身识别和车辆特征识别等。
1. 车牌识别技术车牌识别技术是车辆自动识别的重要手段之一。
通过摄像头、图像处理、模式识别等技术手段，将车牌上的字符转化成计算机可识别的文本信息，从而实现对车辆的快速识别。
车牌识别技术广泛应用于停车场管理、交通违法监控等领域，大大提高了交通管理的效率。
2. 车身识别技术车身识别技术指通过车辆外形特征进行识别的技术。
通过对车辆外形、颜色、大小等特征进行提取和比对，可以迅速准确地将车辆与数据库中的信息进行匹配。
车身识别技术在快速通行系统、电子收费系统等领域具有广泛的应用前景。
3. 车辆特征识别技术车辆特征识别技术是指通过识别车辆特征，如车辆型号、品牌、颜色等，来实现车辆自动识别的技术。
该技术主要利用图像处理和模式识别技术，通过对车辆特征进行提取和比对，可以高效地进行车辆自动识别。
二、车辆自动跟踪技术车辆自动跟踪技术是指通过车载传感器和通信技术，对车辆进行实时监控和追踪的技术。
该技术可以实现对车辆的位置、速度、行驶路线等信息的获取和记录，为交通管理提供实时数据支持。
1. GPS定位技术GPS定位技术是车辆自动跟踪技术中最常用的手段之一。
通过车载GPS设备，可以实时获取车辆的位置、速度和行驶路线等信息，为交通管理提供准确的数据支持。
GPS定位技术被广泛应用于车辆监控、调度和导航等方面。
2. 基站定位技术基站定位技术是指通过无线通信基站对车辆进行定位的技术。
通过与无线通信网络的交互，车辆可以实时获取附近基站的信号，并利用信号强度差异进行定位。
基于深度学习算法和图像识别技术的路面交通实时监控系统研究
基于深度学习算法和图像识别技术的路面交通实时监控系统研究标题：基于深度学习算法和图像识别技术的路面交通实时监控系统研究摘要：随着城市化进程的加速，交通问题日益突出，特别是路面交通拥堵、事故频发等成为严重的社会问题。
为了解决这些问题，研究人员提出了路面交通实时监控系统。
本文着重介绍了基于深度学习算法和图像识别技术的实时监控系统的研究进展，包括数据采集与处理、图像识别与分析等方面。
实验证明，该系统在提高道路交通效率、减少道路交通事故、提高城市可达性等方面具有巨大的应用潜力。
1. 引言路面交通实时监控系统是利用计算机视觉技术和图像处理算法对交通场景进行深度学习和识别，从而实现对交通状况的实时监控。
该系统旨在提高道路交通效率、减少交通拥堵、降低交通事故发生率等目标。
本文将重点介绍基于深度学习算法和图像识别技术的实时监控系统的研究进展。
2. 数据采集与处理为了构建路面交通实时监控系统，需要大量的实时道路交通数据。
目前，主要采用的数据采集方式包括交通摄像头、车载传感器等。
交通摄像头可以实时获取道路交通图像，并将其传输到系统后端进行处理。
车载传感器可以获取车辆的位置、速度等信息，并将数据传输到中央控制中心。
采集到的数据经过数据预处理、特征提取等步骤，为后续的图像识别和分析提供数据基础。
3. 图像识别与分析图像识别是路面交通实时监控系统的核心技术之一。
在过去，传统的图像处理算法主要依赖于手工设计的特征提取和分类器，但由于道路交通场景的巨大复杂性，传统方法的性能受到限制。
近年来，基于深度学习算法的图像识别技术逐渐兴起。
深度学习算法通过构建深度神经网络模型，自动学习出图像的高级特征。
基于深度学习算法的图像识别技术在路面交通实时监控系统中能够提高交通特征的识别准确性和稳定性。
4. 实验与应用为了验证基于深度学习算法和图像识别技术的实时监控系统的效果，研究人员在实际道路场景中进行了一系列实验。
实验结果显示，该系统能够准确地识别车辆、行人、信号灯等交通目标，同时还能够实现交通状况的实时监测和预测。
智能交通系统的视频监控分析与车辆识别方法
智能交通系统的视频监控分析与车辆识别方法随着城市化进程的不断加快，交通拥堵成为城市发展的一大难题。
为了解决这一问题，智能交通系统应运而生。
智能交通系统利用现代信息技术，通过视频监控和车辆识别方法，对交通流量、行驶状态等进行实时监测和分析，从而提供基于数据的智能交通管理解决方案。
本文将重点介绍智能交通系统中的视频监控分析与车辆识别方法。
视频监控是智能交通系统中的重要组成部分。
它通过摄像机对交通路段进行连续拍摄，并将采集到的视频信号传输到监控中心进行处理。
视频监控分析主要包括目标检测、目标跟踪和目标识别等步骤。
目标检测是视频监控分析中的第一步。
它旨在从视频中检测出交通场景中的车辆。
目标检测通常通过使用计算机视觉和机器学习的方法来实现。
目前比较常用的目标检测算法包括基于图像特征的方法（如Haar特征和HOG特征）和基于深度学习的方法（如卷积神经网络）。
这些算法可以对交通场景中的前景目标进行检测，并生成目标的位置和边界框。
目标跟踪是视频监控分析中的第二步。
它旨在在连续的视频帧中跟踪目标的运动轨迹。
目标跟踪算法通常应用于目标检测的结果，将静态的目标转变为动态的轨迹。
常用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器和相关滤波器等。
这些算法可以根据目标的运动模型和观测信息，实时估计目标的位置和速度。
目标识别是视频监控分析中的最后一步。
它旨在识别目标的类别和属性。
目标识别算法通常根据目标的外观和结构特征进行分类。
常见的目标识别算法包括支持向量机、隐马尔可夫模型和卷积神经网络等。
这些算法可以对车辆进行分类，识别出车辆的类型（如轿车、卡车、摩托车等）和属性（如品牌、颜色等）。
车辆识别是智能交通系统中的关键技术，它为交通管理提供了重要的数据支持。
车辆识别通过对交通场景中的车辆进行特征提取和分类判别，实现对车辆的自动识别。
车辆识别方法主要包括基于特征的方法和基于深度学习的方法。
基于特征的方法是传统的车辆识别方法，它依靠提取车辆的形状、纹理和颜色等特征进行分类。
交通标志识别系统讲解
交通标志识别系统讲解近年来，随着人工智能技术的不断发展，交通标志识别系统已经成为许多智能交通系统的重要组成部分。
它通过对摄像头捕捉到的交通标志进行分析和识别，能够帮助驾驶员及时获取道路上的交通信息，提高行车安全性。
本文将为您详细介绍交通标志识别系统的工作原理、应用场景以及未来发展趋势。
让我们来了解交通标志识别系统的工作原理。
一般而言，交通标志识别系统由三个主要部分组成：图像采集模块、图像处理模块和标志分类模块。
图像采集模块通过摄像头对道路上的交通标志进行拍摄，并将图像传输给图像处理模块。
图像处理模块会对输入的图像进行预处理，如去噪、增强对比度等操作，以便更好地提取交通标志的特征。
然后，标志分类模块会利用机器学习算法对处理后的图像进行分类和识别，将交通标志的类型和意义输出给用户。
交通标志识别系统在实际应用中有着广泛的场景。
首先，它可以应用于智能交通管理系统中。
通过将交通标志识别系统与交通信号灯控制系统相结合，可以实现交通信号的智能化管理。
系统可以及时识别出红绿灯、禁止通行标志等，根据识别结果自动调整交通信号的控制策略，从而提高交通效率和道路通行能力。
交通标志识别系统还可以应用于智能驾驶系统中。
随着自动驾驶技术的发展，交通标志识别系统可以帮助自动驾驶汽车准确理解道路上的交通标志信息，从而更好地规划行驶路径和遵守交通规则。
例如，当交通标志识别系统检测到限速标志时，自动驾驶汽车会自动调整车速，确保在规定速度范围内行驶。
交通标志识别系统还可以用于交通违法监控。
通过与监控摄像头相结合，系统可以实时检测道路上的交通标志情况，并与交通违法数据库进行比对，及时发现并记录违法行为，为交警部门提供有效的执法依据。
未来，交通标志识别系统还有许多发展趋势。
首先，随着深度学习技术的不断发展，交通标志识别系统的准确性和稳定性将进一步提高。
其次，随着计算机硬件性能的不断提升，交通标志识别系统将能够更快地处理和分析图像数据，实现实时识别和反馈。
ADAS 和 ADAS 方案
ADAS 和 ADAS 方案ADAS sensor used mainly cameras, radar, laser and ultrasound, can detect light, heat, pressure or other variables used in monitoring the condition of the car, usually located in the vehicle front and rear bumpers, side mirror, a steering column or the interior windshield on the glass. Early ADAS technology based mainly passive alarm when the vehicle detects a potential hazard, alerts to remind motorists to pay attention to unusual vehicles or road conditions.ADAS systems typically include the following:从市场层面上看，目前和未来的ADAS应用的共同之处是将多种摄像头和超声传感器与专用实时处理系统相结合。
而Zynq-7000在视频/影像捕捉；视频/影像处理；自定义算法/Accelerators连接功能；编码/解码领域具有极大的灵活性。
2. ADI 低、中、高档视觉ADAS解决方案ADI基于视觉的ADAS系统提供车道偏离警告、交通信号识别、智能前灯控制、物体检测/分类、行人检测等功能。
基于雷达的系统具有类似的功能，此外还可提供前/后停车帮辅助、安全车距预警、车道变换辅助、盲点检测、碰撞缓冲刹车系统、全速范围自适应巡航控制等功能。
ADAS技术目前基本应用在高端车型中，主因是总体成本高，就ADI的高、中、低端汽车ADAS方案针对某一项或几项技术进行实现，并把成本降到2美元、十几美元，对整车厂商及消费者无疑是一大好消息，也为加速ADAS普及贡献了一份力量。
基于图像处理的信号检测与识别技术研究
基于图像处理的信号检测与识别技术研究信号检测与识别技术在现代通信和图像处理领域中具有广泛的应用。
基于图像处理的信号检测与识别技术通过对图像进行处理和分析，实现对图像信号的检测与识别。
本文将就基于图像处理的信号检测与识别技术进行研究和探讨。
首先，我们需要了解信号检测与识别技术的基本原理和方法。
在信号检测方面，常用的技术包括阈值检测、相关检测和循环谱检测等。
在阈值检测中，通过对图像中的像素值进行阈值判决，将不同的信号进行分类。
相关检测利用相关性系数来判断信号之间的相似度，从而实现信号的检测与识别。
循环谱检测则利用信号的循环谱特性来实现信号的检测。
在信号识别方面，常用的技术包括特征提取与选择、分类器设计和模式匹配等。
特征提取与选择是信号识别的核心环节，它通过对信号进行预处理和特征提取，减少冗余信息，并提取出能够代表信号特征的特征向量。
分类器设计则根据特征向量将信号分类为不同的类别，常用的分类器包括支持向量机、决策树和神经网络等。
模式匹配是在已有训练样本的基础上，通过比较特征向量与已有模型之间的相似度，实现对新信号的识别。
基于图像处理的信号检测与识别技术主要在图像处理领域的应用上较为广泛。
在图像处理中，信号通常体现为图像中的某种模式、纹理或形状等。
通过对图像进行处理和分析，可以提取出图像中的信号特征，并对这些特征进行检测和识别。
常用的图像处理方法包括图像滤波、边缘检测、形态学处理和特征提取等。
图像滤波是图像处理中常用的技术，其主要功能是对图像进行平滑处理、去噪或增强等。
常用的图像滤波方法包括线性滤波、非线性滤波和频域滤波等。
边缘检测则是在图像中检测出边缘信息，常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子和Laplace算子等。
形态学处理是在图像中进行结构元素的腐蚀和膨胀操作，常用于图像的形状分析和目标提取。
特征提取是通过对图像进行处理和分析，提取出能够代表图像特征的特征向量，常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换和图像的尺度不变特征变换等。
基于图像识别的无人驾驶交通信号灯控制研究
基于图像识别的无人驾驶交通信号灯控制研究无人驾驶技术的发展已经成为自动驾驶汽车领域的热点研究方向之一。
在无人驾驶的过程中，交通信号灯的准确识别和控制对保障交通安全尤为重要。
本文将探讨基于图像识别的无人驾驶交通信号灯控制的研究。
无人驾驶交通信号灯控制是指利用计算机视觉技术对实时图像进行分析和处理，从而识别交通信号灯的状态，并控制无人驾驶汽车的行驶。
传统的交通信号灯控制主要依靠传感器、电子设备等硬件设施，但这种方式存在灵活性差、成本高等问题。
而基于图像识别的无人驾驶交通信号灯控制技术则可以利用车载摄像头等设备获取实时的交通信号灯图像，通过智能算法对图像进行分析和处理，从而实现信号灯的准确识别和控制。
首先，基于图像识别的无人驾驶交通信号灯控制技术需要进行图像采集与处理。
在无人驾驶汽车上安装高分辨率的摄像头，利用图像采集设备获取交通信号灯图像，并进行图像处理，对图像进行去噪、增强等操作。
然后，利用计算机视觉技术对处理后的图像进行分析，提取交通信号灯的特征。
例如，可以通过颜色分析来判断信号灯的状态，红色表示停车，绿色表示行驶，黄色表示准备停车或行驶。
同时，还可以通过形状分析、灰度分析等方法来增强对交通信号灯的识别准确性。
其次，基于图像识别的无人驾驶交通信号灯控制技术需要具备高效准确的识别算法。
对于交通信号灯的识别，传统的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等，已经被广泛应用。
此外，由于深度学习在图像识别领域取得了巨大的成功，卷积神经网络（CNN）成为了无人驾驶交通信号灯控制的首选算法之一。
CNN可以利用大量的图像数据进行训练，从而学习到交通信号灯的特征，进而实现高效准确的信号灯识别。
另外，近年来，一些改进的模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）等，也被引入到无人驾驶交通信号灯控制的研究中，进一步提高了识别算法的准确性和稳定性。
此外，无人驾驶交通信号灯控制技术还需要考虑实际道路环境的复杂性。
基于图像处理技术的智能交通标志识别系统设计
基于图像处理技术的智能交通标志识别系统设计智能交通标志识别系统的设计是一个使用图像处理技术来实现的重要项目。
该系统通过对交通标志进行图像识别和处理，能够准确地识别道路上的不同交通标志，并根据识别结果做出相应的判断和反应。
本文将介绍智能交通标志识别系统的设计原理、步骤以及技术要点。
智能交通标志识别系统的设计原理基于计算机视觉和机器学习技术。
系统首先需要收集大量的交通标志图像样本，以供训练和模型构建。
然后通过图像处理技术，对图像进行预处理，包括去噪、图像增强和特征提取等步骤。
接下来，利用机器学习算法，对预处理后的图像进行训练和模型构建，建立一个交通标志库，并将相应的标志与其含义进行关联。
最后，对实时采集到的图像进行与库中标志的匹配和识别，从而实现交通标志的自动识别和处理。
智能交通标志识别系统的设计步骤如下：1. 数据集的收集和准备：系统需要收集大量包含各种交通标志的图像样本。
这些样本应具有多样性，涵盖不同环境下的标志、各种天气条件、尺寸和颜色等变化。
同时，还需要对图像进行标记和分类，以建立一个训练所需的数据集。
2. 图像预处理：在图像识别之前，需要对采集到的图像进行预处理。
这包括去除图像中的噪声、进行图像增强、调整图像的对比度和亮度，以及进行图像的尺寸统一等。
这些步骤的目的是减少图像中的干扰因素，提高后续处理的准确性。
3. 特征提取：在图像预处理之后，需要提取图像的特征。
特征提取是将图像转换为一组可以用来区分不同图像的特征向量或特征描述符的过程。
常用的特征提取方法包括颜色直方图、纹理特征和形状特征等。
4. 训练和模型构建：在特征提取之后，可以使用机器学习算法来训练和构建模型。
常用的机器学习算法有支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等。
通过训练和模型构建，系统可以学习到不同交通标志的特征和模式，以便实现准确的识别。
智能交通监控系统中的车辆动态轨迹跟踪与分析
智能交通监控系统中的车辆动态轨迹跟踪与分析一、引言随着城市化进程的不断推进，交通拥堵成为了每个城市都面临的重要问题。
为了提高交通流量的效率，减少交通事故的发生，智能交通监控系统应运而生。
其中，车辆动态轨迹跟踪与分析技术是系统中的关键环节之一。
本文将对车辆动态轨迹跟踪与分析在智能交通监控系统中的应用进行探讨。
二、动态轨迹跟踪技术1. 传感器技术车辆动态轨迹跟踪需要依靠传感器对车辆位置进行准确的感知。
传感器技术包括GPS、摄像头、雷达等。
其中，GPS通过卫星定位能够提供车辆的全球坐标，并在一定程度上实现对车辆的动态轨迹跟踪；摄像头可以通过图像处理技术对车辆进行识别和跟踪；雷达则能够通过射频信号的反射检测出车辆的位置和速度。
2. 轨迹滤波算法由于传感器存在一定的误差，车辆的动态轨迹可能出现抖动和偏差。
因此，需要采用轨迹滤波算法对车辆轨迹进行平滑处理。
常用的滤波算法包括卡尔曼滤波和粒子滤波。
其中，卡尔曼滤波适用于线性系统，而粒子滤波则更适用于非线性系统，能够更准确地估计车辆位置。
三、车辆动态轨迹跟踪与分析应用1. 交通流量统计通过车辆动态轨迹跟踪与分析技术，能够实时统计道路上的交通流量。
通过对车辆数量、速度、密度等数据的分析，能够评估道路拥堵情况，并为交通管理部门提供参考依据。
同时，还可以预测交通拥堵发生的时间和地点，从而制定相应的交通疏导措施。
2. 精准交通信号控制基于车辆动态轨迹数据的分析，智能交通监控系统能够实现精准的交通信号控制。
通过结合车辆的位置、速度和目的地等信息，系统可以智能地调整红绿灯的时长和相位，以提高交通流畅度和效率。
例如，在高峰时段增加进入主干道的绿灯时长，减少小路口的等待时间，从而优化交通信号控制。
3. 交通事故预警与预防通过车辆动态轨迹跟踪与分析技术，系统能够实时监测车辆的行驶状态，发现异常行为并进行预警。
例如，检测到车辆快速变道、急刹车等危险行为，系统可以及时发出警报，提醒驾驶员注意安全。
基于Matlab的图像处理技术在智能交通系统中的应用研究
基于Matlab的图像处理技术在智能交通系统中的应用研究智能交通系统是利用先进的信息技术和通信技术，对城市道路交通进行智能化管理和控制的系统。
图像处理技术在智能交通系统中扮演着至关重要的角色，而Matlab作为一种强大的科学计算软件，在图像处理领域有着广泛的应用。
本文将探讨基于Matlab的图像处理技术在智能交通系统中的具体应用研究。
1. 智能交通系统概述智能交通系统是利用现代信息技术、通信技术、控制技术等手段，对城市道路交通进行实时监测、分析和调度，以提高交通运行效率、减少交通事故、缓解交通拥堵等目的。
智能交通系统包括车辆检测、车牌识别、交通流量监测、信号灯控制等多个方面，其中图像处理技术在这些方面都有着广泛的应用。
2. Matlab在图像处理中的优势Matlab是一种强大的科学计算软件，具有丰富的图像处理工具箱，可以快速高效地实现各种图像处理算法。
Matlab提供了丰富的函数和工具，可以方便地进行图像读取、显示、处理和分析，同时还支持自定义算法和界面设计，非常适合用于智能交通系统中复杂的图像处理任务。
3. 基于Matlab的车辆检测与跟踪在智能交通系统中，车辆检测与跟踪是一个重要的环节。
通过视频监控摄像头获取道路上的车辆信息，利用Matlab进行图像处理可以实现对车辆的检测和跟踪。
通过背景建模、运动目标检测等算法，可以实现对车辆的实时监测，并对车辆进行跟踪，从而实现对车流量和车辆行驶状态的分析。
4. 基于Matlab的车牌识别技术车牌识别是智能交通系统中另一个重要的应用场景。
利用Matlab 进行图像处理，可以实现对车牌区域的定位和识别。
通过字符分割、特征提取和模式匹配等算法，可以准确地识别出车牌上的字符信息，从而实现对车辆身份的识别和记录。
5. 基于Matlab的交通流量监测交通流量监测是智能交通系统中必不可少的一环。
利用Matlab进行图像处理，可以实现对道路上车辆数量和速度等信息的实时监测。
基于图像识别技术的无人驾驶智能交通系统设计
基于图像识别技术的无人驾驶智能交通系统设计随着科技的不断发展，无人驾驶技术正逐渐成为智能交通系统的重要组成部分。
基于图像识别技术的无人驾驶智能交通系统旨在通过识别图像来实现车辆自动驾驶、智能交通流管理、以及交通事故预防等功能。
本文将深入探讨基于图像识别技术的无人驾驶智能交通系统的设计原理和应用前景。
一、设计原理1. 图像采集与处理：基于图像识别的无人驾驶智能交通系统首先需要进行图像采集，通常使用车载摄像头或者激光雷达等装置对道路和车辆进行全方位观测。
然后，通过图像处理算法来提取和分析图像中的关键信息，如道路标志、车辆、行人等。
最后，通过机器学习和深度学习算法对图像进行识别和分类，确定目标物体的类型和位置。
2. 环境感知：无人驾驶智能交通系统需要实时地感知和理解道路环境，包括道路状况、车辆行驶状态、交通信号等。
通过图像识别技术，智能交通系统可以识别并理解道路标志、交通信号灯以及其他交通标识，从而采取相应的行驶策略。
同时，该系统还可以检测前方障碍物，预测车辆行为，并及时采取避让措施。
3. 自动驾驶控制：基于图像识别技术的无人驾驶智能交通系统需要根据实时图像数据和环境感知结果做出驾驶决策，并控制车辆自动操纵。
通过结合图像识别结果和道路交通规则，系统可以判断是否按照交通规则通行、超车或变道，并相应地做出控制命令。
此外，系统还能够根据识别的交通标识和信号灯来实现自动停车和加减速等操作。
二、应用前景1. 提高道路安全性：基于图像识别技术的无人驾驶智能交通系统可以实时监测交通状况和危险因素，有效预防和减少交通事故的发生。
通过识别和分析道路标志、交通信号灯等信息，系统可以及时提醒驾驶员或者自动驾驶车辆注意安全，预测潜在交通危险并进行及时干预。
2. 优化交通流管理：智能交通系统能够根据实时的交通信息和识别的车辆位置进行交通流优化调度。
通过分析车辆密度和交通状况，系统可以采取相应的措施，如智能信号灯控制、车辆导航和路径优化等，从而提高道路通行效率和减少交通拥堵。
一种简单的基于图像处理交通信号灯识别算法
10.16638/ki.1671-7988.2019.01.014一种简单的基于图像处理交通信号灯识别算法孙学聪，邓煜（陕西重型汽车有限公司汽车工程研究院，陕西西安710200）摘要：交通信号灯是智能车辆在城市环境中行驶的主要指示信号，在城市交通安全中发挥了不可或缺的作用。
交通信号灯通常设在交叉口，能够供应智能车辆的方位信息，查看和辨认交通信号灯的情况是智能车辆感知的重要任务。
在简单工况下，可在各种颜色空间中利用信号灯颜色的先进行分割得到兴趣区域，然后再通过信号灯所特有的形状特征等进行进一步的判定。
关键词：智能车辆；感知；颜色空间中图分类号：U491.5 文献标识码：B 文章编号：1671-7988(2019)01-44-03A Simple Algorithm for Traffic Signal Recognition Based on Image ProcessingSun Xuecong, Deng Yu( Shaanxi Heavy Automobile Co., Ltd.. Automotive Engineering Research Institute, Shaanxi Xi'an 710200 )Abstract:Traffic signal lamp is the main indication signal for intelligent vehicles in urban environment. Traffic signal lights are usually set at intersections, which can provide the orientation information of intelligent vehicles. It is an important task for intelligent vehicles to see and identify the traffic signal lights. Under simple operating conditions, the region of interest can be segmented by a priori of the color of the signal lamp in various color spaces, and then further determined by the shape characteristics of the signal lamp.Keywords: Intelligent vehicle; perceives; color spaceCLC NO.: U491.5 Document Code: B Article ID: 1671-7988(2019)01-44-031 前言智能车辆感知层主要有摄像头、雷达等，其中摄像头是视觉识别的重要元件。
基于视频图像处理的交通事故识别与预警技术研究
基于视频图像处理的交通事故识别与预警技术研究随着城市化进程的加速，交通拥堵和交通事故频繁发生成为了城市面临的难题之一。
在这样的大背景下，如何运用新兴的技术手段解决这些问题成为了一个亟待研究和解决的问题。
近年来，基于视频图像处理的交通事故识别与预警技术研究逐渐成为一个新的研究热点。
本文将围绕这一主题展开探讨。
一、基于视频图像处理技术简介基于视频图像处理技术是通过采集视频图像并进行处理，从而获取目标信息的一种技术手段。
它可以应用于工业、交通、安防等多个方面。
其中，交通领域是应用比较广泛的一个领域。
通过交通视频图像的智能化处理，可以有效地监管和管理交通情况，提升交通安全和交通效率。
二、交通事故识别技术交通事故的发生往往导致交通拥堵、人员伤亡和车辆损失等后果。
因此，识别交通事故并及时采取应对措施是十分必要的。
基于视频图像处理的交通事故识别技术，是近年来得到广泛关注的一个技术方向。
该技术通过采集和处理交通视频图像信息，实时监测交通状况并自动识别交通事故。
例如，在交通路口设置交通事故识别系统，当出现交通事故时，系统会立刻识别，然后推送给交通管理部门或者交警队伍，以便及时处理。
三、交通事故预警技术交通事故预警技术是在交通事故尚未发生的情况下，根据交通路况和行驶情况进行预测并发出预警信息的一种技术。
该技术能够以较高的准确度预测可能发生的交通事故情况，并及时敦促司机驾驶行车安全。
基于视频图像处理的交通事故预警技术主要分为以下两种：1.基于图像处理技术该技术利用摄像头摄取的图像信息进行分析处理，测量车辆行驶的速度和方向等参数，根据拥堵、红绿灯等因素，预测车辆即将到达某个路段时的行驶状态，从而发出预警信息。
2.基于传感器技术该技术通过在交通信号灯和道路上设置传感器，采集车辆的行驶状态和速度等信息，当车辆行驶异常时，发出预警信息。
例如，在交通高峰期，车辆速度过快时，系统会发出警报提示驾驶员减速慢行。
四、应用前景和展望基于视频图像处理的交通事故识别和预警技术为交通安全管理提供了有力的技术手段，具有广阔的应用前景。
信号与系统在智能交通系统中的应用
信号与系统在智能交通系统中的应用智能交通系统（Intelligent Transportation System，简称ITS）是指运用先进的信息、通信与控制技术，对道路交通进行监测、控制和管理的系统。
信号与系统作为一门基础学科，具有广泛的应用领域，其中在智能交通系统中的应用尤为重要。
本文将探讨信号与系统在智能交通系统中的应用，以及对智能交通系统性能、安全性和效率的提升作用。
一、智能交通信号控制系统智能交通信号控制系统是智能交通系统中的重要组成部分。
它利用信号与系统的原理，实现对交通信号的协调控制和优化管理。
信号与系统的时间域、频域和转移函数等概念，能够帮助我们分析交通信号的周期性变化、幅度、相位等特征，进而优化信号灯配时。
通过信号与系统理论的应用，可以降低交通拥堵、提高交通流畅度，并改善行车安全性。
二、智能交通数据预测与分析智能交通系统中的数据预测与分析是基于信号与系统的数学模型进行的。
通过收集交通相关的数据，如车辆流量、速度、加速度等，运用信号与系统的滤波、卷积、相关分析等方法，可以对交通状况进行准确预测和分析。
这样，交通管理者可以根据预测结果，及时做出交通流量调整、道路限流等措施，以提高交通系统的运行效率和性能。
三、智能交通图像识别与处理在智能交通系统中，图像识别与处理是一个重要的应用领域。
信号与系统的傅里叶变换、频域滤波等方法，能够帮助我们对交通图像进行分析和处理。
例如，利用信号与系统的边缘检测算法，可以在交通监控视频中实时检测交通事故和违章行为；利用信号与系统的运动检测算法，可以对交通图像中的车辆进行跟踪和计数。
通过信号与系统的应用，可以实现对交通图像的智能分析和提取，提高交通安全和监控效果。
四、智能交通声音信号处理智能交通系统中的声音信号处理是信号与系统的又一个重要应用。
通过信号与系统的滤波、降噪、提取等技术，可以对交通声音信号进行处理和分析。
例如，交通信号灯的倒计时声音可以通过信号与系统的滤波技术进行降噪，使驾驶员能够更加清晰地听到倒计时声音。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
0．引言视频跟踪是近年来新兴的一个研究方向，它融合了计算机视觉，模式识别，人工智能等学科的技术，在安全监控，智能交通，视频压缩与检索等方面有广阔的应用前景。
视频跟踪系统以图像序列为输入，输出则是图像中目标的各种属性，如目标大小，位置，速度等。
尤其是在智能化的车辆跟踪监控系统中的应用。
欧洲的一项研究表明，如司机能在危险发生前的0.5秒得到预警，能避免50%的事故。
若能提前1秒钟预警，则能避免90%的事故发生。
如今，我国的汽车保有量已超过5000万辆并呈直线上升趋势，同时各种交通事故的发生也呈上升趋势。
而传统的汽车避撞系统主要是利用雷达微波等手段,它们的主要缺点是探测距离短,容易受到各种外界干扰。
本项目所做的主要工作就是依据视频跟踪识别原理构建一个车辆自动避撞报警系统，使其能够有效的跟踪现实生活中的交通信号灯，例如红绿灯或者汽车的刹车灯等,使其能够实时的提供给驾驶者预警信息甚至采取一些主动措施避免碰撞的发生。
1．国内外研究现状近年来，随着国内外对汽车安全问题的重视，越来越多的厂家和研究机构都对汽车的主、被动安全设备研制投入重金。
尤其是随着国内汽车化进程的加快和人们对于安全问题的重视，传统的被动式安全设备象安全带、气囊等已经满足不了市场和国家法规的要求。
主动式安全设备的研究和配置方兴未艾。
但是现行的传统避免碰撞措施基本上是采用雷达波来测距，在距离和环境的要求上比较严格。
而且主要在倒车时应用，对于行车中的主动避撞研究较少，只有在宝马、沃尔沃等豪华品牌的少数车型上有过配置，但价格昂贵。
因此研究一种廉价实用的系统是大势所趋。
2．视频图像的跟踪识别本系统首先要跟踪前方的运动目标，即汽车的运动。
对前方汽车的行驶要做到实时的跟踪、监控，以避免碰撞事故的发生。
传统的运动图像处理包括预处理、图像分割、特征提取、物体识别、运动参数估计，运动物体跟踪等处理步骤，其中最重要的一步是图像分割。
2.1图像分割图像分割所遵循的基本原则是使所考虑的特征或属性在分割后的区域内部是相同或相似的，而这些特征或属性在相邻的区域中是不同的。
图像分割可以用均一性观点提取各个不同类型的区域，也可以用差异性观点提取不同类型区域的边界，或者综合运用上述两个观点。
目标特征提取的内容包括目标的特殊点、线、边界、区域的敏感数值或符号的描述。
然而在各种各样的背景中把性质不能确定的运动物体分离出来是极其困难的，有时甚至无法做到。
为了解决这一关键问题，放弃使用根据目标边界特征点来分割图像的方法，转而利用目标图像序列中相临图像背景部分的相关性，同时注意图像的平移变化对图像的高频分量影响较大，而对低频分量影响较小等特点，采用快速图像匹配算法中的FFT 相关算法结合抑制几何失真影响算法中的相位相关算法作为图像分割的主体算法，并辅以窗口选择的自适应算法，从而根据两帧图像的某一背景部分的相关性，精确快速的得到两帧图像的整个背景部分的偏移量，以此将两帧图像的共同部分稳定在相同位置上，通过二次差分的方法，使运动目标从图像中“暴露”出来。
其整体算法如下：2.2色彩识别在本系统中，对跟踪到的前车中的红色尾灯要进行色彩识别，从而判断出前方车辆是否刹车以提示后车驾驶员注意避撞。
本文讨论的是背景颜色单一、以目标的颜色为特征实现分割的情况，需要用到类数为2的聚类和单阈值图像分割算法。
本文提出一种混合算法，将一种基于灰度直方图的阈值化分割算法应用到了HSI 颜色空间上，利用H 进行阈值化，在阈值化之前根据R 、G 、B 值对像素进行了筛选。
由于本试验中要分割的目标是红色的，在阈值化前先对像素的R 、G 、B 值进行了判断，如果R ≥G 且R ≥B 则该像素参加阈值的迭代运算，否则滤除该像素，将像素直接置为黑色(分割到背景中)，不参加阈值的迭代运算。
具体步骤如下：(1)首先将bmp 图中的R 、G 、B 值转换成H 、S 、I 值，见如下公式：I =13（R＋G＋B ）S ＝1－1R＋G＋B[min （R ，G ，B ）]H＝arccros[（R－G ）＋（R－B ）]／2[（R－G ）2+（R－B ）（G－B ）]1／2≥≥(2)判断是否R ≥G 并且R ≥B 。
(3)如果条件满足进入步骤(4)，否则将像素直接置为黑色。
(4)利用H 值进行迭代求阈值。
3．车辆避撞自动报警系统的设计本系统通过安装在车辆前部的摄像头对前车红色尾灯部分进行跟踪识别，并判断出前车是否刹车。
从而可以给驾驶员提供刹车预警信息，或者提供给汽车本身的控制系统自动刹车避撞。
其主要工作原理如下：3.1视频信号的实时跟踪，该模块选用双CCD 红外摄像头，红外基于图像的交通信号跟踪与识别系统国成凯刘磊姜春玲（泰山学院物理与电子工程学院山东泰安271000）【摘要】视频跟踪是近年来新兴的一个研究方向，它融合了计算机视觉，模式识别，人工智能等学科的技术，在安全监控，智能交通，视频压缩与检索等方面有广阔的应用前景。
本项目所做的主要工作就是构建一个视频跟踪识别系统，使其能够有效的跟踪现实生活中的交通信号灯。
【关键词】视频跟踪；交通信号；模式识别图1移动图像跟踪算法流程图图2系统原理框图433（上接第408页）仍独立存在并根据原有增长潜力得出的业绩）。
3.4.2如果并购后没有成立新的公司，收购公司和目标公司仍分别单独存在，则分两种情况计算协同效应：3.4.2.1收购公司不须将目标公司的业绩编入合并会计报表，则协同效应=（并购后收购公司A 的业绩+并购后目标公司B 的业绩）-（如果A 公司未进行并购、现仍独立存在并根据原有增长潜力计算得出的业绩+如果B 公司未进行并购、现仍独立存在并根据原有增长潜力得出的业绩）。
3.4.2.2收购公司必须将目标公司的业绩编入合并会计报表，则协同效应=并购后收购公司A 的业绩-（如果A 公司未进行并购、现仍独立存在并根据原有增长潜力计算得出的业绩+如果B 公司未进行并购、现仍独立存在并根据原有增长潜力得出的业绩）。
通过以上对并购过程中价值创造的层次和来源介绍，我们了解到国内外学者对于并购过程中的价值创造做出了有益的探索，他们的研究成果对以后的研究极具启示作用和参考价值。
但是，由于并购过程中价值创造本身涉及众多的内容、大量的不确定因素以及较多的参数难以准确确定其数值等，所以本文多从定性的角度介绍。
由于各国企业并购的环境和证券市场的发展程度不同，因此在定量计算并购过程中的价值时，应结合本国企业并购和证券市场的实际情况，找到影响该国并购中价值创造的关键因素，设计出合理的模型或计算方法。
作者简介：吕凡（1979—），男，湖北沙市人，武汉大学在读博士，贵州大学管理学院讲师，研究方向为会计、审计。
贺虹(1976—），女，湖北赤壁人，2005年毕业于武汉大学会计学专业，获得管理学硕士。
现为贵州大学管理学院讲师，研究方向为财务管理。
※本文是贵州大学青年基金（编号:200731）阶段性成果。
［责任编辑：韩铭］●●（上接第429页）7.1对于复杂断裂系统地质模型的建立，采用一体化建模技术会起到事半功倍的效果。
7.2饱和度标定技术解决了不同网格可以使用不同的相对渗透率曲线的难题，同时还可描述流体饱和度在三维空间的非均质问题，是解决低渗油藏实际问题的一个较好的技术。
7.3渤南油田义99井区的剩余油分布主要受井网的影响，在井网控制较差区域，剩余油主要分布较为集中。
7.4通过义99井区综合调整方案的实施，截止到2009年2月，与调整前相比，开井数由6口增加到13口，单元日产液量由37t/d 上升到70t/d ，上升了33t/d ，日产油量由25t/d 上升到51t/d ，上升了26t/d ，综合含水由37.8％下降到27.1％，下降了10.7％，预计增加可采储量1-2%，新井成功率达到90%。
【参考文献】［1］韩大匡，阎存章，等油藏数值模拟基础[M]．北京：石油工业出版社．2000．［2］俞启泰：关于剩余油藏分布规律及综合挖潜[J],石油勘探与开发，1997，24（2）：46-50．［3］中国石油天然气总公司，改善高含水期油田注水开发效果实例[M]．北京：石油工业出版社．1993．作者简介：赵淑萍(1961—)，女，汉族，胜利油田河口采油厂副厂长，毕业于石油大学石油工程专业。
宋培基(1955—)，男，汉族，胜利油田河口采油厂地质所开发室工程师，毕业于石油大学石油工程专业。
秦保杰（1971—），男，汉族，胜利油田河口采油厂地质研究所计算机室主任，毕业于山东大学信息管理专业。
［责任编辑：张慧］探测距离可达50m 以外。
双路系统保证采集信号的精确性并能根据两路信号作出距离的判断，同时采集普通视频和红外视频输入给DSP 处理显示。
3.2DSP 预处理模块，采用Ti 公司的TMS320C6201作为处理信号单元，将输入的信号作基本处理，对图像定位分割并对感兴趣的图像部分冻结并跟踪。
3.3识别判断模块的设计，该模块包括单片机CPU ，存储器，监控芯片X5045，RS-232通信电路，译码电路，各种输入输出接口等。
根据采集红外信号的变化设计出实时逻辑判断模块，识别出是否有红灯信号变化。
并根据周围实际情况车速变化作出预警。
3.4声光报警模块的设计，选用+12V 有源报警模块。
4．结束语本文针对目前城市交通追尾事故的频繁发生，设计出了一种基于视频图像的汽车自动避撞系统，以求达到降低城市交通事故发生机率的目的。
在理想光照天气条件下通过采集到的50组样本的实验仿真表明，该系统对城市交通追尾事故的发生有一定的积极作用，其平均识别率为94%，平均识别时间为0.22s 。
但是该系统还有很多地方需要进一步修改完善，以达到更高的实际应用的要求。
表1实验结果【参考文献】［1］冈萨雷斯．数字图像处理（matlab 版）[M]，电子工业出版社，2007年10月．［2］J.Han and M.Kamber ，数据挖掘：概念与技术[M]，机械工业出版社，2007年3月．［3］蒋宗礼．人工神经网络导论[M]，高等教育出版社，2001年8月．［4］陈岩.基于DSP 的实时智能视频跟踪系统设计[D],2004.［5］刘先志，戴军宋，凌英．电视红外视频跟踪模块[J].光学与光电技术,2004.12．［6］李爽.彩色图像分割在视频跟踪系统中的应用研究[J].辽宁工学院学报,2007,2.［7］刘先志.采用数字信号处理器TMS320C6201构成的视频跟踪警戒装置[J],电子技术应用，2001.7.［责任编辑：王静］实验样本车距平均时间识别率第一组2-5m 0.1597%第二组5-10m 0.1896%第三组10-20m 0.2494%第四组20-30m 0.2594%第五组30-50m0.3289%合计0.22s94%●●●434。