基于图像识别技术的智能小车跟随系统
基于视觉识别的小车自动跟踪算法研究与应用
基于视觉识别的小车自动跟踪算法研究与应用在近年来，随着计算机视觉技术的快速发展和智能交通系统的日益普及，基于视觉识别的小车自动跟踪算法研究和应用正成为热门的研究领域。
本文将详细探讨该算法的研究现状、关键技术以及在实际应用中的潜力。
基于视觉识别的小车自动跟踪算法旨在利用计算机视觉技术实现小车对目标物体的自动追踪，从而提高小车的智能化水平。
该算法的应用广泛，可以用于智能交通系统中的车辆追尾预警、智能监控系统中的目标追踪等。
在研究现状方面，目前已经有许多基于视觉识别的小车自动跟踪算法被提出和应用。
常见的视觉识别算法包括目标检测、目标跟踪和路径规划等。
目标检测算法可以通过图像特征提取和机器学习等方法识别出图像中的目标物体。
目标跟踪算法则旨在实现对目标物体的实时追踪，采用的方法主要包括卡尔曼滤波、粒子滤波等。
路径规划算法则为小车提供具体的行驶路径，使其能够在实际环境中进行有效的移动。
关键技术方面，在基于视觉识别的小车自动跟踪算法中，有几个关键技术需重点研究。
首先是目标检测技术，要提高目标检测的准确度和实时性，可以使用深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）等。
其次是目标跟踪技术，传统的基于特征匹配的跟踪方法容易受到光照变化、背景干扰等因素的影响，因此可以采用基于学习的跟踪方法，如支持向量机（SVM）等。
最后是实时路径规划技术，为了使小车能够快速准确地跟踪目标，需要结合实际环境情况和小车自身特点，选择合适的路径规划算法，如A*算法等。
在实际应用中，基于视觉识别的小车自动跟踪算法具有广阔的潜力。
例如，在智能交通系统中，该算法可以用于车辆追尾预警，通过对前方车辆的实时跟踪和行为分析，提前发出预警信号，以避免交通事故的发生。
在智能监控系统中，该算法可以用于目标追踪，通过对监控画面中的目标进行识别和跟踪，提供更加精准的监控服务。
此外，该算法还可以应用于无人驾驶技术中，使车辆能够自动感知和跟踪道路上的障碍物，提高行驶的安全性和鲁棒性。
智能小车循迹项目总结汇报
智能小车循迹项目总结汇报智能小车循迹项目总结汇报一、项目背景智能小车循迹项目是一个基于图像识别技术的智能汽车控制系统。
随着人工智能和物联网技术的快速发展，智能汽车正在成为一个热门领域。
循迹技术是智能汽车中的关键技术之一，它可以让汽车沿着指定的轨迹行驶，自动避开障碍物，给人们带来更方便、更安全的出行体验。
二、项目目标本项目的目标是设计一个能够自动循迹的智能小车。
通过使用图像识别技术，小车能够识别道路上的黑色轨迹，并沿着轨迹行驶。
同时，小车还具备自动避障功能，能够检测到前方的障碍物并自动停下来。
此外，小车还具备远程控制功能，用户可以通过手机APP控制小车的运动。
三、项目实施1. 硬件准备为了实现项目目标，我们购买了一些需要的硬件设备，包括智能小车底盘、摄像头模块、避障传感器、控制电路板等。
2. 硬件搭建我们首先进行了硬件的搭建工作。
将摄像头模块和避障传感器连接到控制电路板上，并将电路板安装到小车底盘上。
确保硬件设备能够正常工作。
3. 软件开发在硬件搭建完成后，我们开始了软件开发工作。
首先，我们搭建了一个图像识别模型，使用卷积神经网络训练来识别道路上的黑色轨迹。
然后，我们编写了控制算法，根据摄像头传回的图像识别结果，控制小车沿着轨迹行驶。
4. 测试与优化在软件开发完成后，我们进行了测试与优化工作。
通过对小车在道路上的行驶进行测试，我们发现小车在某些情况下行驶不稳定，有时无法循迹。
于是，我们对控制算法进行了优化，通过增加反馈控制机制，解决了这个问题。
四、项目成果经过一段时间的努力，我们成功地完成了智能小车循迹项目。
最终的成果是一个能够自动循迹的智能小车。
该小车能够识别道路上的黑色轨迹，并沿着轨迹行驶。
同时，小车还具备自动避障功能，能够检测到前方的障碍物并自动停下来。
另外，小车还通过手机APP实现了远程控制功能。
五、项目总结通过这个项目，我学到了许多有关智能汽车和图像识别技术的知识。
我了解到智能汽车是一个复杂的系统工程，需要涉及多个领域的知识，包括机械、电子、计算机等。
基于计算机视觉的智能车辆识别与跟踪系统设计
基于计算机视觉的智能车辆识别与跟踪系统设计智能车辆识别与跟踪系统的设计是基于计算机视觉技术，在车辆识别和跟踪方面发挥着重要的作用。
该系统可以通过图像或视频数据对道路上的车辆进行自动识别和跟踪，为交通管理、安全监控以及智能交通系统等领域提供有力支持。
一、系统设计目标智能车辆识别与跟踪系统旨在实现以下目标：准确识别道路上的车辆；实时跟踪车辆的位置和动态行为；提供可靠的车辆信息用于其他应用；具备较高的鲁棒性和实时性。
二、系统设计原理智能车辆识别与跟踪系统的设计基于计算机视觉技术。
其主要框架包括图像采集、预处理、特征提取、车辆识别与跟踪等步骤。
1. 图像采集系统通过摄像头或其他图像采集设备获取道路上的车辆图像或视频。
采集设备的性能和布置位置对系统效果有重要影响，应根据具体应用场景进行选择和调整。
2. 预处理采集到的图像或视频数据需要进行预处理，以消除干扰和提高后续处理的效果。
预处理包括图像去噪、图像增强、图像分割等操作。
通过这些操作，可以得到清晰、准确的车辆图像，为后续的特征提取提供良好的基础。
3. 特征提取特征提取是智能车辆识别与跟踪系统的关键步骤。
系统需要从车辆图像中提取出能够表征车辆特征的关键信息。
常用的特征包括车辆颜色、形状、纹理等。
可以采用传统的特征提取算法，如Haar特征、SIFT特征等，也可以使用基于深度学习的卷积神经网络（CNN）进行特征提取。
4. 车辆识别与跟踪在获得了车辆的特征信息后，系统需要将其与已知的车辆模型进行比对，以实现车辆的识别。
识别结果可以用于车辆分类、车辆计数、车辆检测等应用。
同时，系统还需要实时跟踪车辆的位置和运动轨迹，以提供准确的车辆信息。
跟踪算法可以采用相关滤波器、卡尔曼滤波器等传统方法，也可以使用基于深度学习的目标跟踪算法。
三、系统设计关键技术与挑战智能车辆识别与跟踪系统的设计涉及到许多关键技术和挑战。
以下是其中一些主要方面：1. 图像处理和分析图像处理和分析是智能车辆识别与跟踪系统的基础。
基于图像处理技术的车辆智能识别及跟踪研究
基于图像处理技术的车辆智能识别及跟踪研究随着社会的迅速发展，城市交通愈发拥堵，频繁的交通事故也给社会带来了无尽的伤害。
为了提高交通安全，车辆的智能识别及跟踪技术越来越受到人们的关注。
而基于图像处理技术的车辆智能识别及跟踪技术便应运而生。
一、基于图像处理技术的车辆智能识别车辆智能识别指的是将图像中的车辆信息进行自动化识别以及分类。
其核心在于利用计算机视觉技术，将图像中的车辆特征进行分析、提取和判断。
相对于传统的车辆识别方式，此方法更为准确和高效。
在图像处理技术中，车辆智能识别主要有以下几个步骤：一、图像获取。
利用相机等设备获取图像数据。
二、预处理。
对获取的图像进行噪声滤波、图像增强等处理，从而提升车辆较为显著的特征。
三、车辆特征提取。
在预处理后的图像中，提取车辆特征，包括车辆轮廓、颜色、大小等。
四、学习和识别。
将提取的车辆特征与已有的车辆模型进行比对，从而实现车辆分类。
二、基于图像处理技术的车辆跟踪在车辆智能识别的基础上，车辆跟踪是指通过计算机视觉技术，实现对道路上运行车辆运行轨迹的监测与记录，从而实现车流量的统计、道路拥堵状况的实时掌握等功能。
车辆跟踪技术可分为两种：区域目标跟踪和轨迹目标跟踪。
前者就是在一定的区域内，使用算法来预测并跟踪车辆的移动轨迹。
后者则是在车辆行驶历史轨迹的基础上，进行车辆的跟踪。
图像处理技术在车辆跟踪中的应用主要包括以下三个方面：一、目标检测。
在视频中，通过图像处理技术，实现对车辆目标的检测和定位。
二、目标跟踪。
在目标检测基础上，进行目标的跟踪。
其中，常用的跟踪算法有卡尔曼滤波、均值漂移算法等。
三、轨迹重建。
在经过一定的时间，车辆的运动轨迹会生成一条特定的“路线”，通过轨迹重建技术实现对车辆的轨迹和信息的整理和保存。
三、应用前景车辆智能识别和跟踪技术在交通控制和管理方面有着广泛的应用前景。
具体表现在以下几个方面：一、交通监管。
利用车辆智能识别和跟踪技术，实现对交通违法行为的快速识别和记录。
基于图像识别的智能小车系统设计
第1章绪论1.1课题背景目前，在企业生产技术不断提高、对自动化技术要求不断加深的环境下，智能车辆以及在智能车辆基础上开发出来的产品已成为自动化物流运输、柔性生产组织等系统的关键设备。
世界上许多国家都在积极进行智能车辆的研究和开发设计。
智能车辆也叫无人车辆，是一个集环境感知、规划决策和多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统。
它具有道路障碍自动识别、自动报警、自动制动、自动保持安全距离、车速和巡航控制等功能。
智能车辆的主要特点是在复杂的道路情况下，能自动地操纵和驾驶车辆绕开障碍物并沿着预定的道路（轨迹）行进。
智能车辆在原有车辆系统的基础上增加了一些智能化技术设备：1）计算机处理系统，主要完成对来自摄像机所获取的图像的预处理、增强、分析、识别等工作。
2）摄像机，用来获得道路图像信息。
3）传感器设备，车速传感器用来获得当前车速，障碍物传感器用来获得前方、侧方、后方障碍物等信息。
智能车辆作为移动机器人的一个重要分支正得到越来越多的关注。
1.2国内外发展现状及趋势智能化作为现代社会的新产物，是以后的发展方向，他可以按照预先设定的模式在一个特定的环境里自动的运作，无需人为管理，便可以完成预期所要达到的或是更高的目标。
同遥控小车不同，遥控小车需要人为控制转向、启停和进退，比较先进的遥控车还能控制其速度，而智能小车，则可以通过计算机编程来实现其对行驶方向、启停以及速度的控制，无需人工干预，是一个集环境感知、规划决策，自动行驶等功能于一体的综合系统，它集中地运用了计算机、传感、信息、通信、导航、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。
国外智能车辆的研究历史较长。
它的发展历程大体可以分成三个阶段：第一阶段20世纪50年代是智能车辆研究的初始阶段。
1954年美国Barrett Electronics公司研究开发了世界上第一台自主引导车系统AGVS （Automated Guided Vehicle System）。
基于图像识别技术的车辆智能驾驶系统研究
基于图像识别技术的车辆智能驾驶系统研究随着科技的发展，人工智能作为一种新兴的技术，已经逐渐的应用到各个领域。
其中，基于图像识别技术的车辆智能驾驶系统也成为了目前科技界最为热门的研究方向之一。
一、车辆智能驾驶系统的概念与研究现状车辆智能驾驶系统指的是通过人工智能技术来实现车辆的自主行驶，使车辆在道路上行驶时能够遵循交通规则，识别前方障碍物，避免事故的发生。
目前，全球各大厂商均在车辆智能驾驶技术上进行研究。
国内领先的互联网公司和某些汽车公司都开始投入大量资源进行技术研发。
其中，基于图像识别技术的车辆智能驾驶系统是目前最为密切关注的一种方向。
二、基于图像识别技术的车辆智能驾驶系统的原理基于图像识别技术的车辆智能驾驶系统的核心原理是通过摄像头捕捉到前方道路上的图像，然后对这些图像进行实时的分析和处理，判断道路的情况以及前方障碍物的距离和形状，最终控制汽车的方向、速度等参数。
在具体实现中，图像处理技术是很关键的一环。
首先，需要对图像进行预处理，去除噪声和干扰，然后对图像进行分割和特征提取，进一步处理后才能进行分析。
同时，为了能够实现更好的效果，车载摄像头的安装位置、数量、角度等参数也需要进行合理的设计和排布。
三、基于图像识别技术的车辆智能驾驶系统的优势和不足基于图像识别技术的车辆智能驾驶系统相比于传统的GPS和雷达技术具有以下优势：1. 可实现更好的图像识别：基于图像识别技术的智能驾驶系统能够根据不同元素的特征对图像进行精确分类和识别，实现对前方障碍物的准确判断。
2. 成本更低：GPS和雷达需要的硬件成本较高，而智能驾驶系统则大多基于车载摄像头，成本更低。
3. 实时性更强：基于图像识别的智能驾驶系统采集的数据及时，可以对道路上的情况进行实时的判断和决策，减少事故的发生。
当然，基于图像识别技术的车辆智能驾驶系统也存在着一定的不足：1. 存在技术瓶颈：识别和分析复杂场景的能力需要技术层面的提升，目前技术还处在探索和研究阶段。
基于视觉感知的自动小车跟踪系统设计与实现
基于视觉感知的自动小车跟踪系统设计与实现1. 系统概述基于视觉感知的自动小车跟踪系统旨在通过摄像头采集到的实时图像识别和分析，实现对目标小车的跟踪和追踪控制。
该系统主要包括图像采集模块、目标检测与识别模块、路径规划与控制模块等。
2. 图像采集模块图像采集模块负责从摄像头中获取实时图像数据。
可以使用USB摄像头或者专用的图像采集设备，并通过相关的软件库进行图像数据的采集与处理。
在设计过程中，应选用合适的设备和算法来保证图像质量和实时性。
3. 目标检测与识别模块目标检测与识别模块是核心模块之一，用于对图像中的小车进行识别和定位。
常用的目标检测算法包括基于特征的方法（如Haar特征、HOG特征）和基于深度学习的方法（如卷积神经网络）。
根据实际需求和系统性能，选择合适的算法进行目标检测与识别。
4. 路径规划与控制模块路径规划与控制模块负责根据目标小车的位置信息，通过调节小车的转向和速度，实现对目标小车的跟踪和追踪控制。
常用的路径规划算法包括PID控制、模糊控制和自适应控制等。
根据系统要求和实际情况，选择合适的算法进行路径规划与控制。
5. 系统集成与优化在完成各个模块的设计与实现后，需要将其进行集成并进行系统优化。
集成时要确保模块之间的数据传输和信息交互正常可靠，优化则是对系统整体效果进行调试和改善。
通过实际测试和参数调整，提高系统的稳定性、准确性和实时性。
6. 系统应用拓展基于视觉感知的自动小车跟踪系统可以应用于许多领域，如智能仓储系统、无人驾驶等。
在具体应用中，可以根据实际需求进行功能拓展和性能优化，例如增加目标识别的分类数量、增强图像处理的实时性等。
7. 系统应用前景基于视觉感知的自动小车跟踪系统具有广阔的应用前景。
随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，这种系统将在物流仓储、智能交通、工业自动化等领域得到更为广泛的应用。
总结：基于视觉感知的自动小车跟踪系统设计与实现涉及图像采集、目标检测与识别、路径规划与控制以及系统集成与优化等多个模块。
小车自动跟踪技术的研究与应用
小车自动跟踪技术的研究与应用简介：小车自动跟踪技术是一种基于计算机视觉与感知技术的智能控制系统，在现代物流、仓储、智慧交通等领域有着广泛的应用。
该技术通过利用摄像头或激光雷达等设备感知环境，并结合图像处理和机器学习算法实现小车的自主行驶和准确跟踪。
1. 技术原理小车自动跟踪技术依赖于计算机视觉与感知技术，它主要包括以下几个步骤：- 环境感知：小车通过搭载摄像头或激光雷达等设备来感知周围环境。
摄像头可以拍摄到周围的图像，激光雷达则可以检测到周围的障碍物和距离信息。
- 图像处理：通过对摄像头获取的图像进行处理，提取出与目标物体有关的特征信息，如颜色、形状等。
这些特征信息用于后续的目标跟踪和路径规划。
- 目标跟踪：根据图像处理得到的特征信息，采用机器学习算法对目标进行跟踪和定位。
可以使用深度学习中的目标检测与识别算法，如卷积神经网络（CNN）等。
- 路径规划：根据目标物体的位置和移动速度，结合地图信息，生成小车的路径规划。
路径规划算法可以采用经典的A*算法或动态规划算法等。
- 控制策略：根据路径规划的结果，利用控制器对小车的速度和方向进行控制，实现自动跟踪目标物体。
2. 应用领域小车自动跟踪技术在各个领域有着广泛的应用，下面列举几个典型的应用场景：- 物流与仓储：在仓储场所中，小车可以通过自动跟踪技术实现货物的自动搬运与分拣。
它可以根据货物的位置和重量等信息，智能选择最优路径并准确地将货物送到指定位置。
- 智慧交通：在智慧交通系统中，小车可以自动跟踪行人或车辆，提供智能的导航和交通监控服务。
例如，在人行横道附近或高速公路上，小车可以自动跟踪行人或车辆，提醒司机注意安全。
- 无人巡检：在工业场所，小车可以自动跟踪设备或管道，进行巡检和维护。
它可以定期巡视设备状态，发现故障并及时报警，提高工作效率和安全性。
- 室内导航：小车可以在室内环境中自动跟踪用户或者特定的目标，提供导航服务。
例如，在商场或医院中，小车可以帮助用户找到目标位置，并提供相关信息和服务。
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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。
随着智能控制技术的不断进步，智能小车的自动路径跟随系统的研究也愈发高端，控制精度越来越高，行动速率越来越快。
小车的移动控制方法从最初的机械控制、无线遥控、定位巡航等发展到如今的智能控制、自动路径导航等更先进、更智能的控制方法。
目前无论是工业自动搬运小车、自动巡航小车，还是高职院校的教学无人小车，大部分是采用技术成型设备固定的内嵌式MCU芯片进行所谓的智能控制。
该控制方式虽然相较于无线遥控更智能，但是需要提前规划路经，设置好程序进行无人车运行作业。
这类无人车还不能进行自动路径规划，在未知路径环境中不能随外界环境柔性改变，以及快速有效规避障碍物规划运行轨迹等。
但如果使用智能图像识别技术，利用标准化协议及插口，预定好始发点和终点后，小车在行进过程中利用摄像头与图像处理系统，自动根据采集到的图像分析运动的轨迹趋势，自动跟踪行进，使小车变得更智能化、柔性化、标准化。
1智能小车跟随系统在智能化、信息化飞速发展的今天，智能小车跟随系统结合计算机技术原理，充分利用计算机技术对图片进行算法处理，在图像资料中得到可用的资源后再通过视觉处理技术将图像进行对比、录制信息[1]，将图形量转换成数字量，用不同算法进行一致性的确认数据匹配，然后通過匹配的数据，利用数字信息化还原现实场景回归图像系统并进行小车路线规划。
该模式不同于以往的智能控制或智能路径跟踪方式，其依托高质量传感器模拟距离的远近判别位置信息。
传统的智能控制虽然简单且便捷易用，但是对方向的把控不严格，对距离的判别不够精准，对复杂道路的跟踪行迹容易出现系统紊乱造成小车辨识不清方向。
而智能图像识别技术在传统智能控制的基础上，利用计算机技术和智能科学算法对图像进行识别，利用高性能摄、录像机采集图片信息，视觉技术的处理可以把控图像质量，从而使小车运行过程中更加智能。
随着5G通信技术的飞速发展，基于图像识别技术和5G传输相融合的高新技术，提高了图像的传输速度和精准度。
人眼对所观察到的二维图像进行识别后，感官就可以快速辨识位置和路况信息并传达大脑确认，而智能图像识别通过电脑形成二维到三维的转换，使图像更加逼真和精确，而且通信识别传输时间比传感器信号传输时间更短[2]。
所以，应用智能图像识别技术控制小车智能跟随是未来的发展方向。
2图像识别技术方式与传统的传感器识别方式不同，智能图像识别技术是先由图像采集设备采集小车面前或周边的图像，然后传递给小车并进行路况图像识别分析，进而进行路线规划。
1）进行高清图像采集，但是在该技术标准下只能转换成灰色系图像。
在收录图像过程中，有效识别图像，快速辨识同一位置、同一方向图像的细微差别，留存这些图像，删除完全一样的图像以增加运行速度。
2）甄别图像，进行初步图像处理。
在快速识别图像过程中，通过5G信息技术将不同的图像信息变换成数字信号或电信号，以便后期做算法处理及小车运行变换。
3）对转换的数字信号或电信号进行视觉的算法处理，在这一过程中利用智能算法将图像信号进行再处理，删掉多余的像素信号，使运算速度和准确度大大增加，重点比对排查相似度高却有细微差别的信号，以推论和计算出小车下一步的行动和有效规避障碍物并及时对偏差做出相应调整。
3二值化法图像处理图像处理的方式非常多样，但由于智能小车对精度和反应灵敏度有一定的要求，过于复杂的图像处理方式并不适用。
本文举例二值化的图像处理技术来进行说明。
此方法实时性较高，效果也很好，比较适用于小车智能循迹跟随系统。
在图像处理过程中，由图像采集装置传回的信息十分庞杂，很多冗杂信息存在于最初的传递数据中，所以需要对这些初始图形信息进行数字化处理。
利用图像二值化对小车的智能跟随系统采集的圖像进行处理时，先假设主色调为白色，道路的引线为灰色，选取一个灰度值为二值化阈值，像素点的灰度大于该阈值时定义为1，相反则被定义为0。
所以对阈值的选取直接影响二值化图像处理效果。
实际上处理时常选取一个临近二值化阈值的范围进行定义。
整体上二值化图像分成两种：一是，全图像素设定一个阈值，而后利用二值化法处理每一个像素;二是，每个像素或区域定义一个二值化阈值并进行处理。
但是，小车运行过程中所收取的图像会受到光线强弱的影响，在一定程度上改变选取的阈值。
因此不能固定一个单一的阈值进行二值化处理，可以采用统计像素点动态变化比对进行选取[3]。
比如在不同光线下的相似图片，可以加入不同二值化阈值进行不同的像素比对，进而区分不同行动场景和路径信息。
另一个会影响图像选取和辨识的因素就是小车的轨迹。
小车在行进过程中的远近也会影响反射光的强弱，进而影响到阈值的选取。
利用局部二值化对每一个像素或区域内的像素进行处理，可以完整地保留中心道路引线[4]。
二值化智能算法对图像识别的应用和分析非常有效，而且运算速度更快，识别效果更精准，使动态运行的小车有效快速到达目的地，规避障碍物，甚至在行进过程中能够针对移动障碍快速进行道路规划和新路径设定。
但二值化图像处理只是一种简单的智能小车跟随系统的处理模式，想要小车有更复杂和精准的功能，更多的应用场景，还需要探索更多更先进的图像处理模式。
4智能小车跟随系统的应用智能小车拥有非常广泛的应用场景。
工业生产中的现代物流工作，往往需要小车在大型仓储空间里拥有智能跟随与定位的能力。
智能小车跟随系统只需要在小车框架中加入图像采集及图像处理模块即可实现这一功能，并且使用模块化、标准化的功能，还有利于同场景不同厂区的统一应用及管理。
在服务行业如导购指引、餐饮送单送菜等场景中，智能跟随小车依然有着十分灵活的应用。
在拟人化外形的小车外壳下，嵌入适用该服务模式的智能小车跟随系统，使小车能够实现一对一、一对多的个性化跟随服务。
比如导购模式下对单一顾客的跟随，同时小车附带托盘供应饮食、物品存储、商品内容讲解、商品结单付款等功能，针对同一顾客由始至终跟随服务，顾客结单后，调整跟随目标为下一顾客即可。
服务行业应用场景中的智能跟随小车拥有更多样更人性化的功能，但核心功能还是能够对目标进行有效识别和跟随。
在高校教育中，智能跟随小车应用更偏重于实验教学及学生模拟训练。
利用标准化、模块化的功能块搭建智能跟随小车，通过搭建的过程熟悉每一模块的功能及原理。
学生可在小车的框架中任意拼搭和增加新奇的功能模块，激发学生的兴趣，提高学生的动手能力与创造力。
此外，各大竞赛以智能小车为依托，进行智能小车搭建的比赛，从跟踪精度、避障准确性和及时性、功能的创新性、外形的创造性、应用的合理性等角度进行评审打分，使教学环节更趋向于目标型、任务型而非知识灌注型、讲授型。
此模式利于学生更主动地进行探索与学习。
道路交通及新型汽车的应用。
在无人驾驶汽车应用的多重智能驾驶功能中，智能跟随系统也是不可或缺甚至具有核心地位。
跟随前车这一功能应用的技术多种多样，但是图像采集与处理仍然是这一功能中的重要技术。
同时汽车行业也亟须统一各企业技术，打破技术壁垒和垄断，实现标准化的、可控的智能跟随。
智能跟随小车还有一大应用领域便是人力不能及的灾难现场，如地震现场、火灾现场等。
安装上智能跟随系统的防火防震小车，布置多重传感器、多重摄像头，甚至可在行进过程中布撒无线传感器，帮助在灾难现场布置无线传感器网络，并重建灾难现场三维立体模型，使灾难现场外的救援人员能够及时了解现场情况、制定救援措施等[5]。
智能跟随小车还可以具有救援功能、指引功能等，对被困的伤者进行辅助救援和现场资源补给。
5智能小车跟随系统的标准化研究智能小车跟随系统广泛的应用场景，其实也恰恰要求了其功能和技术的统一性与标准化。
目前智能小车跟随系统的应用还处于各自为政的状态，并没有形成各行业间的有效沟通与信息共享。
但涉及基于图像识别的智能跟随系统依然有着最基础的一些共通之处，在此基础上，未来智能小车跟随系统的研究与发展必然将实现标准化、统一化，最终形成一套通用的系统，能够更加灵活地适用各种场景。
首先是定位技术与通信协议的标准化。
目前常用的有WLAN技术、ZigBee技术、UWB技术、蓝牙技术等。
基于这些技术进行信息传输，使系统在多场景下可以通用，实现了一定的信息传输标准化。