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基于机器视觉的车道偏离预警理论与算法研究的中期报告
中期报告的主要内容包括以下几个方面：
一、研究背景和意义
随着全球道路交通事故的不断增多，车辆行驶安全问题成为了广受关注的焦点。车道偏离是导致事故的常见原因之一，因此车辆行驶过程中对车道偏离进行及时预警和纠正具有重要意义。机器视觉技术在车道偏离预警中具有广泛应用的前景。
二、研究内容
1.车道标线检测
车道偏离预警需要检测车辆所在车道的标线，因此本研究首先对车道标线进行检测。采用了基于Hough变换的车道标线检测算法，通过使用Hough变换检测直线来实现车道标线的检测。该算法能够适应不同光照、背景和标线形状等多种情况。
2.车道偏移检测
车道偏离预警需要实时检测车辆是否偏离了当前车道，因此本研究采用了基于视觉SLAM的车道偏移检测算法。该算法通过对车辆行驶过程中的图像进行实时匹配来确定车辆是否偏移。
3.基于机器学习的预警系统
本研究将车道标线检测和车道偏移检测结果结合起来，通过机器学习对车道偏离进行预测和预警。使用了支持向量机（SVM）算法对车道偏离进行分类，并采用了自适应阈值法来进行预警。
三、目前研究进展
目前，我们已经完成了车道标线检测和车道偏移检测算法，并且将两者结合起来进行了实验。实验结果表明，该算法具有较高的准确率和实时性。目前我们正在对机器学习的预警系统进行优化，并将进行更多的实验验证。
四、下一步工作计划
下一步，我们将进一步完善预警系统，并对其进行测试和验证。同时，我们还将加强对车辆行驶情况的分析，提高系统的可靠性和实用性。