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基于图像的车辆行道线检测与跟踪保持的综述报告
本文介绍了基于图像的车辆行道线检测与跟踪保持技术的综述。车辆行道线检测和跟踪保持是自动驾驶和车辆导航系统中最基础的问题之一。这项技术可以通过检测道路、定位车辆以及根据车辆所在的行车道上的线条来使车辆保持在正确的路径上。
首先，我们详细介绍了车辆行道线检测技术。这种技术通常使用计算机视觉方法来从图像或视频流中提取车道线，并对车辆的行驶方向进行实时确定性地规划。在过去几十年中，很多针对车辆行道线检测的算法已经被提出，其中包括基于边缘检测的方法、基于颜色的方法、基于特征的方法和深度学习方法。其中最常见的算法是基于最小二乘法和带状卷积神经网络的深度学习算法。这些算法中，深度学习的方法的检测精度更高，也更适用于复杂的交通情况。
其次，我们介绍了车辆行道线跟踪保持技术。这种技术需要检测车辆所在的行车道上的车道线，并通过计算车辆的位置、速度、加速度等参数来实时跟踪车辆。车辆跟踪通常需要使用传感器数据、GPS、惯性导航等技术进行支持。同时，还需要配备适当的控制算法来调整车辆的行驶方向，以便车辆保持在正确的路径上。
最后，我们介绍了车辆行道线检测和跟踪保持的应用研究领域。随着自动驾驶技术的快速发展，车辆行道线检测和跟踪保持技术的应用前景越来越广泛。例如，在下一代车辆导航系统中，我们可以利用这种技术实现更准确和实时的路线规划和车道保持。此外，车辆行道线检测和跟踪保持技术还可以用于车辆自动驾驶、智能交通控制等相关领域。
总结起来，车辆行道线检测和跟踪保持技术是自动驾驶和车辆导航系统中最基本的问题之一。过去几十年中，很多针对车辆行道线检测的算法被提出，其中包括基于传统计算机视觉方法和深度学习方法。同时，车辆跟踪技术还需要使用传感器数据、GPS、惯性导航等技术进行支持。在未来的研究中，我们需要更加深入地探索车辆行道线检测和跟踪保持技术的理论和应用，为自动驾驶和车辆导航系统的发展提供更加准确和实时的数据和技术支持。