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基于图像的车道线检测的开题报告
一、选题背景
随着人们对于自动驾驶车的需求不断增加，车辆智能化已成为当前发展趋势。而车道线检测是车辆智能化中极其重要的一环，它能够帮助车辆精准地识别车道线，从而保证车辆能够稳定行驶。
目前，车道线检测主要通过图像处理技术实现。该方法通过对道路的录像进行图像采集和处理，从而通过车道线检测算法，识别出车道线的位置和方向，为车辆驾驶和控制提供精准的参考。
二、研究目的
本研究旨在基于图像的车道线检测技术，对不同实际路况的车道线进行有效的识别和跟踪，提高车辆驾驶的安全性和准确性，为车辆行驶提供可靠的保障。
三、研究内容
本研究主要包含以下几个方面的内容：
1、对车辆行驶的视频数据进行采集和处理，去除冗余信息并提取有用的信息。
2、采用图像处理技术进行车道线的检测和识别，并将结果与实际车道进行比对，确保检测结果的准确性。
3、研发针对不同路况和天气条件下的车道线检测算法，确保车道线识别精度和稳定性的同时，降低错误检测率和漏检率。
4、将车道线检测系统与车辆控制系统进行整合，实现对车辆的实时控制和行驶路径规划，并通过实际测试验证技术的实用性和安全性。
四、研究方法
本研究将采用如下技术方法：
1、采用深度学习技术，通过对车道线图像的处理和学习，提高车道线检测的准确度和稳定性。
2、采用传统图像处理方法，如边缘检测、颜色分割、形态学运算等方式，提高车道线检测的效率和实用性。
3、通过大量模拟和实际道路测试数据的获取和分析，研究不同天气、路况和环境下车道线检测的性能和稳定性，不断改进和优化算法。
五、预期成果
本研究的预期成果如下：
1、设计一套高效稳定的车道线检测系统，能够对各类路况和天气条件下的车道线进行准确识别和跟踪。
2、提供一些经验证实的车道线检测算法，可为车辆智能驾驶提供可靠支持。
3、对车辆行驶数据进行大量采集和处理，提高车道线检测算法的鲁棒性和适应性。
4、验证车道线检测系统的实用性和有效性，为车辆智能驾驶的发展做出贡献。
六、研究意义
本研究具有以下意义：
1、针对目前车辆智能化领域的热点问题，通过开展底层技术研究，为车辆智能驾驶的实现提供技术支撑和保障。
2、通过研究车道线检测技术，提高车辆行驶的安全性和稳定性，降低车辆事故发生率。
3、为我国在智能出行产业方面的发展提供技术支撑和推动，提高我国在自动驾驶领域的竞争能力。
七、研究进度安排
1、完成课题论文的选题及开题答辩准备工作-1周
2、调研车道线检测相关技术，撰写文献综述，并制定研究的具体方向-3周
3、完成对车辆行驶数据的采集和预处理-2周
4、设计车道线检测系统的算法框架，撰写程序代码，完成系统搭建-4周
5、进行算法及系统的初步实验测试-2周
6、分析实验数据，优化算法实现，完善系统性能及稳定性-4周
7、进行实际道路测试，并优化算法及系统实现，准备论文撰写-4周
八、参考文献
1.MartinelliA,FuM,PizzolatoG,etal.OntheDetectionofLaneMarkingsandShadowsinAdvancedDriverAssistanceSystems[C]//2008Japan–ItalyJointWorkshoponSensing,PlanningandControlforAutonomousVehicles(SPCA),2008:53-58.
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3.YingZ,YijunS,XiaohuiW,etal.LaneDetectionviaEffectiveEdgeExtractionandRecovery[C]//2019IEEEIntelligentVehiclesSymposium(IV),2019:1362-1367.
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5.ZimmermannK,FrankeU.Wheretolook:Focusofattentionforvisuallanetracking[J].IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,2019,21(12):5199-5208.