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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。
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（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。
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。
