1. 本选题研究的目的及意义
随着智能交通系统和自动驾驶技术的快速发展，高级辅助驾驶系统（ADAS）作为实现自动驾驶的关键过渡技术，近年来备受关注。
车道线检测作为ADAS的核心功能之一，能够为车辆提供车道偏离预警、车道保持辅助等安全保障，对提高道路交通安全、改善驾驶体验具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者对车道线检测技术进行了大量的研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在车道线检测领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.深入研究高级辅助驾驶系统和车道线检测技术，分析车道线检测在ADAS中的作用和面临的挑战。
2.对比分析传统车道线检测算法和基于深度学习的检测算法，探讨其优缺点和适用场景。
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.理论分析阶段：通过查阅文献、阅读相关书籍和论文，系统地学习和研究高级辅助驾驶系统、车道线检测技术、深度学习等相关理论知识，为后续研究奠定基础。
2.算法设计阶段：在深入分析现有车道线检测算法优缺点的基础上，结合深度学习技术，设计一种高效、鲁棒的车道线检测算法。
5. 研究的创新点
1.提出一种基于深度学习的车道线检测算法，能够有效克服传统算法在光照变化、遮挡等复杂环境下的局限性，提高车道线检测的精度和鲁棒性。
2.针对实际应用场景，对所提出的算法进行优化，提高算法的实时性和计算效率，使其能够更好地满足高级辅助驾驶系统的需求。
3.构建完善的实验平台，使用大规模数据集对算法进行测试和评估，并结合实际道路场景进行验证，确保算法的实用性和可靠性。
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. 郭磊，陈先桥，王殿君，等. 基于深度学习的车道线检测研究综述[J]. 交通运输系统工程与信息，2021，21(01): 14-25.
2. 秦绍正，李涛，黄永华，等. 基于改进YOLOv5s的车道线检测算法[J]. 计算机应用，2023，43(01): 311-316.
3. 张艳，刘勇，张金换. 基于改进LaneNet的车道线检测算法[J]. 计算机应用研究，2021，38(12): 3662-3666.
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