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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

安全驾驶问题引起广泛的注意，是亟待解决的社会性问题之一。通过研究发现，超过69%的车祸是因为驾驶人员的操作马虎招致的^[1]。心理和生理条件都在不同的程度上影响着驾驶人员的驾驶过程，使得车祸出现多发性的现象。因此，从提高车辆行驶的安全方面着想，利用计算机、信息感知等智能技术来辅助或者代替驾驶人员行驶，对预车祸的发生起着积极的作用。基于这一理论背景，智能交通系统方面的研究得到了突飞猛进的发展。在司机出现疲劳或者注意力不集中的状况时，导致车辆的行驶轨道出现较大偏差，或者前后车辆的距离过于小可能发生追尾事故时给予驾驶员警示。这一技术的实现，必然可以有效减少道路交通事故发生的次数。对于减少因交通事故引起的各类伤害事件导致的心理及生理起着重要的作用。因此智能小车的发展至关重要，而智能小车中的车道线检测扮演着很重要的角色。

国内外研究现状

智能小车的研究至关重要。而小车中的车道线检测技术的应用于发展是不容忽视的。车道线不仅可以作为导航的参照物，而且能被使用在运动对象的检测以及交通事故的预防之中。因而，从人们对智能车辆研究的伊始，车道线的辨认就引起研究人员的高度关心。我国的智能小车方才发展，规模较小。到现在为止，我国车道偏离预警系统还没有大规模投入市场。但是，伴着企业以及研究人员的持续努力，研究成果也已经初步展现。例如吉林大学汽车学院动态模拟实验室。

2. 研究的基本内容

基于图像处理的车道线检测技术，通过前期查找资料，综合考虑，本次毕设的要点体现在以下两个方面：

（1）图像预处理算法：不论是以什么方法得到的道路图片，除了含有需要的车道线信息，还涉及许多干扰信号，例如道路边沿、周边树木、车辆等。为了使后续的处理更简单，需要在跟大程度上去除这些干扰。本次课题涉及到的图像预处理算法有灰度化、高斯滤波、直方图均衡化、二值化、边缘检测。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：

在进行道路交通车道线检测前，先对被识别的交通道路线进行采集、预处理、特征参数选择与提取；然后编写交通道路线的识别算法；在matlab环境下进行测试，进一步完善识别系统。

进度安排：

4. 参考文献

[1] 杨益,何颖. 基于rgb空间的车道线检测与辨识方法[j]. 计算机与现化. 2014,(2): 86-90

[2] 王晓云. 复杂环境下的道路检测算法研究[d]. 杭州: 杭州电子科技大学. 2011