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基于机器视觉的车道偏离预警方法研究的中期报告
一、研究背景和意义
车道偏离是指汽车在行驶过程中无意识地偏离车道，是引起交通事故的主要原因之一。因此，开发一种能够及时预警车道偏离的系统具有非常重要的意义。随着机器视觉技术的日益成熟，基于机器视觉的车道偏离预警系统受到越来越广泛的关注和研究。
二、研究内容和方法
本研究采用的是基于机器视觉的车道偏离预警系统。该系统主要包括以下几个功能模块：
1.车道检测模块：该模块使用图像处理算法对道路图像进行处理，从中提取出车道标线信息，以便后续的车道偏离检测。
2.车辆位置估计模块：该模块结合车道检测的结果，对车辆的位置进行估计。
3.车道偏离检测模块：该模块通过计算车辆与车道中心线的距离，判断车辆是否偏离车道。
4.预警系统模块：该模块根据车道偏离检测的结果，对驾驶员进行及时的警示。
本研究采用了基于深度学习的方法对车道进行检测和跟踪，并使用了卷积神经网络（CNN）对车辆位置进行估计。同时，采用了一些传统的图像处理算法对车道偏离进行检测。最后，将所有模块组合在一起，实现了基于机器视觉的车道偏离预警系统。
三、研究成果和展望
本研究已经初步建立了基于机器视觉的车道偏离预警系统，取得了一些进展。未来，我们将进一步对系统进行优化和完善，提升其检测和识别的精度和稳定性，使其能够更好地应用到实际的交通安全管理中。