隨著都市化發展，交通壅塞日益嚴重，傳統根據固定時序的交通號誌控制系統已無法滿足需求。本文探討根據影像處理技術的智慧交通控制系統，透過攝影機擷取即時影像，並利用影像匹配技術比較參考影像與即時影像，分析交通流量變化。系統利用邊緣檢測技術辨識車輛，並結合機器學習模型，例如多層感知器（MLP）和卷積神經網路（CNN），預測交通狀況，進而動態調整交通號誌時序。此係統旨在最佳化交通流量，提供最佳路徑規劃，並有效舒緩交通壅塞問題，提升整體交通效率。
根據影像處理的交通監控
影像處理技術可以用於實時監控交通狀況，包括車輛數量、速度和方向等。這些資訊可以用於最佳化交通訊號控制、路線指引和交通管理。例如，透過分析攝像頭拍攝的影像，可以自動檢測到交通擁堵的位置和嚴重程度，從而調整交通訊號的時序以減少擁堵。
智慧交通訊號控制
智慧交通訊號控制系統可以根據實時交通資料自動調整訊號時序，以最佳化交通流動和減少擁堵。這些系統可以使用機器學習演算法來分析交通資料和預測未來的交通狀況，從而做出更好的決策。
路線指引和交通管理
路線指引和交通管理是智慧交通控制系統的另一個重要方面。透過分析交通資料和預測未來的交通狀況，系統可以提供最優路線指引和交通管理建議，以幫助司機避免擁堵和減少行程時間。
案例研究：使用MLP和CNN的交通預測
最近的一項研究使用多層感知器（MLP）和卷積神經網路（CNN）來預測交通狀況。研究結果表明，使用MLP和CNN的模型可以準確預測交通狀況和最佳化交通訊號控制。
圖表翻譯：
graph LR
A[交通監控] --> B[影像處理]
B --> C[交通資料分析]
C --> D[智慧交通訊號控制]
D --> E[路線指引和交通管理]
E --> F[交通預測和最佳化]
此圖表展示了智慧交通控制系統的工作流程，從交通監控和影像處理開始，到交通資料分析和智慧交通訊號控制，最終到路線指引和交通管理以及交通預測和最佳化。
智慧型交通控制系統：結合影像處理技術
隨著城市人口的快速增長，交通擁堵已成為嚴重的社會問題。目前的交通系統主要依靠預設時間表進行控制，然而，這種方法已經不能滿足現代城市的需求。因此，開發自適應的交通控制系統已經成為了一個迫切的需求。
本文介紹了一種根據影像處理的智慧型交通控制系統，該系統可以實現自適應的交通控制。系統使用攝像頭拍攝交通現場的影像，並使用影像匹配技術將實時影像與參考影像進行匹配。影像匹配的結果可以用來調整交通訊號的時間，從而實現自適應的交通控制。
1.
交通擁堵已成為現代城市的一個嚴重問題。隨著城市人口的增長，交通量也在不斷增加。因此，開發自適應的交通控制系統已經成為了一個迫切的需求。目前的交通系統主要依靠預設時間表進行控制，然而，這種方法已經不能滿足現代城市的需求。
1.1 手動控制
手動控制是最基本的交通控制方法。交通警察會被派遣到特定的地區進行交通控制。他們會使用哨子和標誌牌來控制交通。然而，這種方法有其侷限性，尤其是在交通量大的情況下。
1.2 自動控制
自動控制是使用計時器和電感器來控制交通訊號的方法。計時器會被設定為特定的時間，交通訊號會根據計時器的設定進行開關。電感器會檢測到車輛的存在，並根據車輛的數量來控制交通訊號。然而，這種方法也有其侷限性，尤其是在交通量小的時候。
1.3 影像處理的需求
影像處理是一種可以用來解決交通擁堵問題的技術。攝像頭可以被用來拍攝交通現場的影像，並使用影像匹配技術將實時影像與參考影像進行匹配。影像匹配的結果可以用來調整交通訊號的時間，從而實現自適應的交通控制。
2. 影像處理技術
影像處理技術可以用來檢測車輛的存在，並根據車輛的數量來控制交通訊號。攝像頭可以被用來拍攝交通現場的影像，並使用影像匹配技術將實時影像與參考影像進行匹配。影像匹配的結果可以用來調整交通訊號的時間，從而實現自適應的交通控制。
3. 實現
本系統的實現可以分為以下幾個步驟：
- 攝像頭拍攝交通現場的影像
- 使用影像匹配技術將實時影像與參考影像進行匹配
- 根據影像匹配的結果調整交通訊號的時間
圖表翻譯：
flowchart TD
A[攝像頭拍攝交通現場的影像] --> B[使用影像匹配技術進行匹配]
B --> C[根據影像匹配的結果調整交通訊號的時間]
C --> D[實現自適應的交通控制]
內容解密：
本系統的實現可以分為以下幾個步驟：攝像頭拍攝交通現場的影像，使用影像匹配技術將實時影像與參考影像進行匹配，根據影像匹配的結果調整交通訊號的時間。這種系統可以用來解決交通擁堵問題，並提高交通效率。
智慧型交通控制系統使用影像處理技術
在現代生活中，交通堵塞已成為我們每天面臨的主要問題。主要原因是交通訊號燈仍然使用舊技術。因此，我們需要一個先進的技術和智慧型交通控制系統來高效地管理交通訊號燈。
系統描述
本系統提出了一種根據影像處理的智慧型交通控制系統，以避免交通堵塞。系統使用 MATLAB 2018a 軟體和影像處理技術來實現。每個交通訊號燈都安裝了一個網路攝影機，以捕捉交通狀況的影像。系統的工作流程如下：
- 網路攝影機捕捉空曠道路的參考影像和實時交通訊號燈的影像。
- 將捕捉到的影像進行 RGB 到灰階轉換。
- 將影像進行重塑。
- 將影像進行增強。
- 將影像進行邊緣檢測。
然後，系統將捕捉到的影像與參考影像進行比對，以判斷交通狀況。根據比對結果，系統會分配適當的時間給交通訊號燈，以避免交通堵塞。
影像處理技術
影像處理是一種訊號處理技術，使用影像或影片作為輸入。每個影像都可以被視為一個二維訊號，影像處理技術可以用來增強或轉換這些訊號。影像處理技術包括影像增強、影像分割、影像恢復等。
影像獲取
影像獲取是指將實際世界的景象轉換為數位影像的過程。這個過程需要將實際世界的景象轉換為二維陣列，以便於電腦處理。
影像形成
影像形成是指將數位影像轉換為可視的影像的過程。這個過程需要將數位影像的畫素值轉換為可視的顏色或灰階值。
影像重塑
影像重塑是指將影像的大小或形狀進行轉換的過程。這個過程需要將影像的畫素值重新排列，以便於進行後續的處理。
RGB 到灰階轉換
RGB 到灰階轉換是指將彩色影像轉換為灰階影像的過程。這個過程需要將彩色影像的 RGB 值轉換為灰階值，以便於進行後續的處理。
影像增強
影像增強是指將影像的質量進行改善的過程。這個過程需要將影像的畫素值進行轉換，以便於增強影像的對比度或亮度。
實驗結果
本系統使用 MATLAB 2018a 軟體和影像處理技術來實現。實驗結果表明，本系統可以有效地避免交通堵塞，並且可以提高交通訊號燈的效率。
3.6 邊緣檢測
邊緣檢測是一種用於識別虛擬影像中亮度急劇改變的元素的方法。這種方法通常用於識別影像中的邊緣。邊緣是指影像中亮度明顯變化的部分。邊緣檢測的難點在於識別影像中的噪聲。噪聲是指影像中的隨機變化。
在本節中，我們將介紹 Canny 邊緣檢測演算法。Canny 邊緣檢測演算法是一種常用的邊緣檢測方法。它的步驟如下：
- 平滑化: 將影像進行平滑化處理，以減少噪聲的影響。這通常是透過使用高斯濾波器來實現的。
- 梯度計算: 計算影像的梯度，以識別邊緣。梯度是指影像中亮度變化的方向和大小。
- 非最大值抑制: 將梯度值進行非最大值抑制，以去除多餘的邊緣。
- 閾值處理: 將梯度值進行閾值處理，以確定邊緣的強度。
3.7 影像匹配
影像匹配是一種用於識別兩個影像是否相似的方法。這種方法通常用於影像識別和追蹤等應用中。在本節中，我們將介紹一種根據影像匹配的方法。這種方法是透過比較兩個影像的畫素值來實現的。
4 實現演算法
以下是本系統的實現演算法：
- 影像捕捉: 使用網路攝像頭捕捉影像。
- 影像預處理: 將捕捉的影像進行預處理，包括影像大小調整和顏色空間轉換。
- 邊緣檢測: 將預處理的影像進行邊緣檢測。
- 影像匹配: 將邊緣檢測的結果進行影像匹配。
flowchart TD
A[影像捕捉] --> B[影像預處理]
B --> C[邊緣檢測]
C --> D[影像匹配]
D --> E[結果輸出]
圖表翻譯：
上述流程圖展示了本系統的實現演算法。首先，系統捕捉影像，然後進行影像預處理，包括影像大小調整和顏色空間轉換。接下來，系統進行邊緣檢測，然後將邊緣檢測的結果進行影像匹配。最後，系統輸出結果。
import cv2
import numpy as np
# 影像捕捉
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 影像預處理
gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray = cv2.resize(gray, (300, 300))
# 邊緣檢測
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
# 影像匹配
match = cv2.matchTemplate(edges, gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
# 結果輸出
print(match)
內容解密：
上述程式碼實現了本系統的實現演算法。首先，系統捕捉影像，然後進行影像預處理，包括影像大小調整和顏色空間轉換。接下來，系統進行邊緣檢測，然後將邊緣檢測的結果進行影像匹配。最後，系統輸出結果。
智慧型交通控制系統的實現
隨著城市化的進展，交通擁堵問題越來越嚴重。為瞭解決這個問題，玄貓提出了一種根據影像處理的智慧型交通控制系統。這個系統使用影像處理技術來檢測交通流量，並根據實時交通狀況動態調整交通訊號的時間。
邊緣檢測技術的應用
玄貓使用了Canny邊緣檢測技術來處理影像。這種技術可以有效地檢測影像中的邊緣，並將其轉換為二值影像。然後，系統會將實時拍攝的影像與參考影像進行匹配，以計算匹配度。
實驗結果
實驗結果表明，該系統可以有效地檢測交通流量，並根據實時交通狀況動態調整交通訊號的時間。圖12顯示了一個空的車道影像，作為比較不同車道的參考影像。圖13顯示了一個實時拍攝的交通影像，將與參考影像進行比較。圖14顯示了影像處理的結果，包括將原始影像轉換為灰度影像和邊緣檢測的結果。圖15顯示了匹配度的結果，根據這個結果來分配不同的車道時間。
內容解密：
上述內容介紹了一種根據影像處理的智慧型交通控制系統。這個系統使用Canny邊緣檢測技術來處理影像，並根據實時交通狀況動態調整交通訊號的時間。系統的實驗結果表明，可以有效地檢測交通流量，並根據實時交通狀況動態調整交通訊號的時間。
flowchart TD
A[影像處理] --> B[邊緣檢測]
B --> C[匹配度計算]
C --> D[交通訊號調整]
D --> E[實驗結果]
圖表翻譯：
上述流程圖顯示了根據影像處理的智慧型交通控制系統的工作流程。首先，系統會進行影像處理，包括邊緣檢測和匹配度計算。然後，系統會根據匹配度的結果來調整交通訊號的時間。最終，系統會輸出實驗結果，包括交通流量的檢測和交通訊號的調整。
智慧城市交通控制系統使用影像處理技術
智慧城市的交通控制系統是一個複雜的系統，需要考慮多種因素，包括交通流量、路況、天氣等。傳統的交通控制系統使用感應器和攝像頭來監控交通情況，但這些系統往往存在一些缺陷，例如感應器的準確性不高、攝像頭的視野有限等。近年來，影像處理技術被廣泛應用於交通控制系統中，該技術可以有效地解決傳統系統的缺陷。
影像處理技術可以用於交通流量的監控、路況的檢測、天氣的監測等方面。例如，影像處理技術可以用於檢測交通流量的變化，從而調整交通訊號的時長，以減少交通擁堵。同時，影像處理技術也可以用於檢測路況的變化，例如檢測路面是否有障礙物、是否有事故發生等。
本文介紹了一種使用影像處理技術的交通控制系統，該系統使用攝像頭來監控交通情況，並使用影像處理演算法來分析交通流量和路況。系統可以自動調整交通訊號的時長，以減少交通擁堵。同時，系統也可以檢測路況的變化，例如檢測路面是否有障礙物、是否有事故發生等。
影像處理技術的優點
影像處理技術有以下優點：
- 可以有效地解決傳統交通控制系統的缺陷，例如感應器的準確性不高、攝像頭的視野有限等。
- 可以自動調整交通訊號的時長，以減少交通擁堵。
- 可以檢測路況的變化，例如檢測路面是否有障礙物、是否有事故發生等。
- 可以提高交通控制系統的智慧化和自動化程度。
影像處理技術的應用
影像處理技術可以廣泛應用於交通控制系統中，包括：
- 交通流量的監控：影像處理技術可以用於檢測交通流量的變化，從而調整交通訊號的時長，以減少交通擁堵。
- 路況的檢測：影像處理技術可以用於檢測路況的變化，例如檢測路面是否有障礙物、是否有事故發生等。
- 天氣的監測：影像處理技術可以用於檢測天氣的變化，例如檢測是否有雨、雪等。
圖表翻譯：
graph LR
A[影像處理技術] --> B[交通流量的監控]
A --> C[路況的檢測]
A --> D[天氣的監測]
B --> E[自動調整交通訊號的時長]
C --> F[檢測路況的變化]
D --> G[檢測天氣的變化]
圖表描述了影像處理技術在交通控制系統中的應用，包括交通流量的監控、路況的檢測、天氣的監測等方面。影像處理技術可以自動調整交通訊號的時長，以減少交通擁堵。同時，影像處理技術也可以檢測路況的變化，例如檢測路面是否有障礙物、是否有事故發生等。
內容解密：
影像處理技術是一種使用電腦演算法來分析和處理影像的技術。該技術可以用於交通控制系統中，包括交通流量的監控、路況的檢測、天氣的監測等方面。影像處理技術可以自動調整交通訊號的時長，以減少交通擁堵。同時，影像處理技術也可以檢測路況的變化，例如檢測路面是否有障礙物、是否有事故發生等。
以下是影像處理技術在交通控制系統中的應用示例：
import cv2
import numpy as np
# 載入影像
img = cv2.imread('traffic.jpg')
# 將影像轉換為灰度圖
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用Canny邊緣檢測演算法來檢測邊緣
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
# 顯示結果
cv2.imshow('edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
該程式碼使用OpenCV庫來載入影像、將影像轉換為灰度圖、使用Canny邊緣檢測演算法來檢測邊緣。最終，程式碼顯示檢測到的邊緣。
影像處理技術在交通控制系統中的應用前景廣闊，未來可以發展以下方向：
- 智慧交通系統：影像處理技術可以用於智慧交通系統中，包括交通流量的監控、路況的檢測、天氣的監測等方面。
- 自動駕駛：影像處理技術可以用於自動駕駛中，包括路面檢測、障礙物檢測等方面。
- 交通安全：影像處理技術可以用於交通安全中，包括事故檢測、違規行為檢測等方面。
智慧城市防禦系統的視覺感知與物體偵測
隨著智慧城市的快速發展，城市安全問題也越來越受到重視。物體偵測和分類是智慧城市防禦系統中的一個重要組成部分。這篇文章介紹了一種根據深度學習的物體偵測和分類方法，使用卷積神經網路（CNN）和更快的區域卷積神經網路（Faster RCNN）進行物體偵測和分類。
背景和動機
智慧城市的安全問題包括防止犯罪、保障公民生命財產安全等。物體偵測和分類是智慧城市防禦系統中的一個重要組成部分，可以幫助識別和跟蹤可疑物體。然而，傳統的物體偵測方法存在一些侷限性，例如需要大量的人工標注資料和計算資源。
方法概述
本文提出的方法包括兩個主要步驟：物體偵測和分類。首先，使用CNN進行物體偵測，然後使用Faster RCNN進行分類。CNN使用了一個簡單的架構，包括多個卷積層和池化層，來提取影像特徵。Faster RCNN使用了一個更複雜的架構，包括區域提議網路（RPN）和Fast RCNN，來進行物體分類。
實驗結果
實驗結果表明，本文提出的方法在物體偵測和分類方面取得了良好的效能。使用的資料集包括Open Image Dataset（OID）和自建資料集，實驗結果表明本方法在這些資料集上取得了較好的結果。
未來工作
未來工作包括繼續改進本方法的效能，例如使用更先進的深度學習模型和最佳化演算法。另外，也可以嘗試將本方法應用於其他領域，例如自動駕駛和醫學影像分析。
程式碼實現
以下是本方法的程式碼實現：
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# 定義CNN模型
def cnn_model(input_shape):
model = keras.Sequential([
keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape),
keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
keras.layers.Flatten(),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
return model
# 定義Faster RCNN模型
def faster_rcnn_model(input_shape):
model = keras.Sequential([
keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape),
keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
keras.layers.Flatten(),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
return model
# 輸入影像
input_image = tf.random.normal([1, 224, 224, 3])
# 進行物體偵測和分類
cnn_output = cnn_model(input_image)
faster_rcnn_output = faster_rcnn_model(cnn_output)
# 顯示結果
print(faster_rcnn_output)
圖表翻譯
以下是本方法的圖表翻譯：
graph LR
A[輸入影像] --> B[CNN模型]
B --> C[物體偵測]
C --> D[Faster RCNN模型]
D --> E[物體分類]
E --> F[輸出結果]
這個圖表顯示了本方法的整體流程，從輸入影像到進行物體偵測和分類，最後輸出結果。
強化學習框架最佳化
在深度學習領域中，強化學習是一種重要的方法，透過讓模型在環境中學習和適應來達到最佳結果。為了最佳化強化學習框架，需要考慮多個因素，包括模型的複雜度、訓練資料的質量和演算法的選擇。
強化學習框架的最佳化
強化學習框架的最佳化可以透過以下幾個步驟來實現：
- 模型選擇：選擇合適的模型結構和引數，以確保模型具有足夠的複雜度來學習環境中的規律。
- 訓練資料的質量：確保訓練資料的質量和數量，以提供足夠的資訊給模型學習。
- 演算法選擇：選擇合適的強化學習演算法，例如Q-learning、SARSA或Deep Q-Networks (DQN)，以確保模型能夠有效地學習和適應環境。
- 超引數調整：調整模型和演算法的超引數，例如學習率、探索率和記憶容量，以確保模型能夠最佳地學習和適應環境。
結果分析
透過對強化學習框架進行最佳化，能夠獲得更好的結果。例如，在一個特定的環境中，最佳化的強化學習框架可以達到更高的累積獎勵和更快的收斂速度。
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class QNetwork(nn.Module):
def __init__(self, state_dim, action_dim):
super(QNetwork, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(state_dim, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, 128)
self.fc3 = nn.Linear(128, action_dim)
def forward(self, x):
x = torch.relu(self.fc1(x))
x = torch.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
class DQN:
def __init__(self, state_dim, action_dim, learning_rate, gamma):
self.q_network = QNetwork(state_dim, action_dim)
self.optimizer = optim.Adam(self.q_network.parameters(), lr=learning_rate)
self.gamma = gamma
def select_action(self, state, epsilon):
if np.random.rand() < epsilon:
return np.random.choice(self.q_network.fc3.out_features)
else:
state = torch.tensor(state, dtype=torch.float32)
q_values = self.q_network(state)
return torch.argmax(q_values).item()
def update(self, state, action, reward, next_state):
state = torch.tensor(state, dtype=torch.float32)
action = torch.tensor(action, dtype=torch.int64)
reward = torch.tensor(reward, dtype=torch.float32)
next_state = torch.tensor(next_state, dtype=torch.float32)
q_values = self.q_network(state)
q_value = q_values[action]
next_q_values = self.q_network(next_state)
next_q_value = torch.max(next_q_values)
loss = (q_value - (reward + self.gamma * next_q_value)) ** 2
self.optimizer.zero_grad()
loss.backward()
self.optimizer.step()
# 使用DQN演算法進行強化學習
dqn = DQN(state_dim=4, action_dim=2, learning_rate=0.001, gamma=0.99)
# 訓練DQN模型
for episode in range(1000):
state = env.reset()
done = False
rewards = 0.0
while not done:
action = dqn.select_action(state, epsilon=0.1)
next_state, reward, done, _ = env.step(action)
dqn.update(state, action, reward, next_state)
state = next_state
rewards += reward
print(f'Episode: {episode+1}, Reward: {rewards:.2f}')
智慧城市防禦管理中的視覺感知技術
6.1 動態偵測與警報系統
在戰爭中，敵方可能會使用隱蔽行動，導致我方人員傷亡。為了應對這種情況，提出了一種警報系統，當攝像頭偵測到任何動態時，就會觸發警報。這個系統使用了一個簡單的規則基礎演算法，根據兩個連續幀之間的絕對差值來判斷是否有動態。
警報系統的邏輯如下：
if absdiff(frame_i, frame_i+1) != 0:
alert_system = 1 # 觸發警報
else:
alert_system = 0 # 取消警報
這個演算法使得警報系統非常強健和精確。然而，為瞭解決警報系統對噪音的問題，使用了一個根據距離的方法，根據攝像頭和動態物體之間的距離來計算動態物體的真實性。
6.2 卷積神經網路模型的效能分析
為了分析所提出的框架的結果，需要調整卷積神經網路（CNN）模型的引數。透過超引數調整，獲得了以下最佳引數：
| 引數 | 值 |
|---|---|
| 模型 | Sequential |
| 結構 | Dense |
| 卷積 | 2D |
| 篩選器 | 32 |
| 核心 | 3 × 3 |
| 步長 | 32 |
| 池化 | MAX, 3X3 |
| Dropout | 0.3 |
這些引數的設定使得CNN模型能夠更好地進行影像分類和物體偵測。
內容解密：
上述的警報系統和CNN模型的效能分析，都是根據視覺感知技術的應用。在智慧城市防禦管理中，視覺感知技術可以用於偵測和追蹤動態物體，從而提高城市的安全性和防禦能力。然而，為了確保視覺感知技術的有效性，需要進行嚴格的測試和驗證。
圖表翻譯：
下面是一個簡單的Mermaid圖表，展示了視覺感知技術在智慧城市防禦管理中的應用：
flowchart TD
A[視覺感知技術] --> B[動態偵測]
B --> C[警報系統]
C --> D[城市安全管理]
D --> E[防禦管理]
這個圖表展示了視覺感知技術如何用於動態偵測和警報系統，從而提高城市的安全性和防禦能力。
從技術架構視角來看，根據影像處理的智慧交通控制系統展現了極大的應用潛力。藉由影像辨識、邊緣偵測和影像匹配等技術，系統能有效擷取交通流量資訊，並即時調整交通號誌，最佳化交通流動。分析多種影像處理技術的整合應用，可以發現，系統的效能瓶頸可能在於影像處理速度和演算法的複雜度。特別是面對高流量、複雜路況的場景，系統的反應速度和準確性將面臨嚴峻考驗。此外，系統的穩定性和可靠性也需要更多實務驗證。對於追求高效能的智慧交通系統，建議優先提升影像處理單元的運算能力，並針對特定場景最佳化演算法，以降低系統延遲並提高準確度。展望未來，隨著邊緣運算和5G技術的發展，預期這類系統的效能將獲得顯著提升，並在智慧城市建設中扮演更關鍵的角色。玄貓認為，此技術方向值得持續關注並投入研發資源。
