基于图像处理的辅助驾驶系统车道线检测研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着汽车产业的迅猛发展和智能交通系统建设的不断推进，辅助驾驶系统作为自动驾驶的重要阶段，已经成为汽车领域的研究热点。

车道线检测作为辅助驾驶系统的基础技术之一，对于车辆保持车道、防止偏离以及实现自动驾驶等功能至关重要。

本选题旨在研究基于图像处理的车道线检测技术，以提高辅助驾驶系统的安全性、舒适性和智能化水平。

2. 本选题国内外研究状况综述

车道线检测技术已经发展了几十年，从早期的基于规则的方法到现在的基于深度学习的方法，技术不断革新，性能也不断提升。

1. 国内研究现状

国内学者在车道线检测方面开展了大量研究工作，并取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将围绕基于图像处理的辅助驾驶系统车道线检测技术展开，主要内容包括：
1.图像预处理：针对车道线图像的特点，研究图像去噪、光照均衡化、对比度增强等预处理方法，提高图像质量，为后续特征提取奠定基础。

2.车道线特征提取：研究基于颜色、边缘、纹理等特征的车道线提取方法，并比较分析不同特征提取方法的优缺点，选择合适的特征组合以提高车道线检测的鲁棒性和准确性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。

1.首先，进行文献调研，了解车道线检测技术的发展现状、研究热点和难点，以及现有的主要算法和系统。

2.其次，针对车道线图像的特点，研究图像预处理方法，提高图像质量。

5. 研究的创新点

1.提出一种基于多特征融合的车道线检测算法。

针对单一特征难以应对复杂场景的问题，本研究将结合颜色、边缘、纹理等多特征进行车道线检测，提高算法的鲁棒性和准确性。

2.研究基于深度学习的自适应车道线检测方法。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 吴俊, 周强, 董洋, 等. 基于图像处理的车道线检测方法综述[j]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(1): 1-11.

[2] 谢东, 张为公, 何舒平. 基于图像处理的车道线检测算法研究进展[j]. 计算机应用研究, 2021, 38(11): 3201-3207.

[3] 刘伟, 董健, 王鹏, 等. 基于图像处理的车道线识别技术综述[j]. 机械设计与制造, 2020(7): 287-291.