1. 研究目的与意义
自动驾驶的环境感知算法是实现自动驾驶的基础。车道线检测技术作为环境感知算法重要组成部分，用于提取路面特征信息，为车辆行驶提供依据，直接影响着自动驾驶的安全性、稳定性与可靠性。因此，车道线检测技术具有十分重要的研究意义和广泛的应用价值。
本课题研究基于机器视觉技术，基于预处理的车道线图像检测数据集，在研究现有车道线检测方法的基础上，对车道线检测的关键技术展开研究。
随着汽车的普及，交通安全问题越来越受到#12040;们的普遍关注和极#12068;重视。20世纪40年代时,#12040;们开始研究#12040;-车-道的相互影响问题,由于道路建设缓慢,世界各地的交通事故、环境污染、能源浪费、道路堵塞现象变得越来越严重，尤其是在我国，交通问题#12103;益突出，#12140;前，我国已成世界上交通事故死亡#12040;数最#12220;的国家之#12032;。车道线的检测能够对车辆的行驶起到约束、预警的作用，甚至对未来智能车辆的发展都有很大的促进作用,因此此项研究对我国的交通发展有着重大意义。
2. 课题关键问题和重难点
（1）关键问题
此次设计主要研究基于车道线检测技术研究，所以本次课题中关键问题主要包括三大部分。
- 在图像获取上，如何收集和筛选合适的车道线图像数据集。
- 图像预处理方法，包括图像去噪、数据增强、光照效果处理、感兴趣区域选取等需要利用深度学习算法进行处理。
- 车道线识别存在的问题主要为：在复杂车道环境中包括强光照，阴影遮挡及车道线不连续等环境干扰现象，而传统检测方法无法根据实际需要排除干扰因素，从而对车道线的检测效果带来严重影响，易造成误检与漏检。国内外对车道线的研究现状表明，如果只考虑道路图像中的特征来检测车道线，需要图像中的车道线具有明显的特征，才能得到较好的效果，在车道线破损以及被遮挡的情况下无法获取车道线的信息。
（2）难点
3. 国内外研究现状（文献综述）
1.国内研究现状
在过去几十年中,国内外许多研究人员在车道线识别已经做出了很多积极有意义的探索和研究。国外一些智能车辆的驾驶辅助系统研究成果已经相对完善,部分已经投入到生产生活的应用中,相对而言国内的研究水平起步比较晚，但是发展非常迅速,相信在未来的一-段时间内,国内的一些研究成果就能够快速赶上国际步伐,逐渐发展完善起自己的应用体系,并投入到实际应用中。车道线的检测能够对车辆的行驶起到约束、预警的作用，甚至对未来智能车辆的发展都有很大的促进作用,因此很多国家致力于发展车道线研究技术。
吴一全，刘莉主要阐述了基于颜色、边缘、消隐点及其他特征的车道线检测方法，基于线曲线及直线曲线相结合模型的车道线检测方法，基于各种结构的神经网络的学习类方法。基于特征的检测方法不依赖道路的几何形状信息、计算简单，但是不能应对路面存在阴影、遮挡、车道线缺损等情况; 基于模型的特征可以通过对车道线建模很好地解决这一问题，不足之处是求解模型参数需要大量的计算; 基于学习的方法不需要人工提取特征，自动学习生成车道线的特征表示从而实现车道线的检测，同样具有计算量大、运算成本高的缺点，并且对训练数据的规模及丰富性有较高的要求。
4. 研究方案
基于视觉机器的车道线检测研究方案
（1）首先，对相机采集的车道图像进行预处理，设计一种可自适应划分车道感兴趣区域的计算方法，去除冗余环境信息，保留与后续检测相关的有用信息。之后对车道图像进行降噪预处理，采用滤波平滑算子降低噪声提高图像边缘特征的清晰程度。
（2）其次，针对传统方法在复杂环境中的车道线识别效果欠佳现象，采用优化的特征检测算子提取车道线的边缘特征。根据相机成像原理转换车道检测视角，根据特征检测算子所提取到的车道线边缘特征，使用机器学习算法对其进行预筛选，再将筛选后的车道线信息结果采用函数多项式进行拟合，之后采用数学迭代方式进一步减小车道线的拟合误差。
5. 工作计划
2023.1.2～2023.1.15 完成译文翻译，查阅文献，完成开题报告并上传毕设网。
2023.1.16～2023.2.5 指导老师审核译文和开题报告，根据指导老师意见完成修改。
2023.2.6～2023.3.19 按照开题报告的方案，开始汽车交通违法违章图像数据集的构建和处理，选择合适的算法模型。
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