基于机器视觉的车道线检测技术研究的开题报告.docx

基于机器视觉的车道线检测技术研究的开题报告
一、选题背景
近年来，随着无人驾驶车技术的发展，机器视觉技术在汽车领域中的应用日益增多。其中，车道线检测是无人驾驶汽车中重要的基础技术。车道线是指在道路上为标明车辆行驶方向而划定的线，车道线检测可以通过提取车道线信息指导车辆安全、准确地行驶。
目前，车道线检测技术主要分为机器学习方法、特征提取方法、理论模型方法等。特征提取方法主要利用滤波器提取道路信息，但对道路阴影和光照变化等情况容易出现误差。机器学习方法是最常用的方法之一，主要利用分类器实现车道线与道路背景的分离。理论模型方法主要是基于数学模型实现车道线检测，如Hough变换算法。但这种方法计算成本较高，速度慢，对噪声、复杂背景容易造成误判。
二、研究目的
本研究的目的是基于机器视觉技术，探究车道线检测的算法和模型，实现自动驾驶汽车在道路行驶中的精准判断及控制。为了达到这个目标，本研究将探究以下技术：
1.图像预处理：对于不同类型的道路背景（如雨天、夜晚），可以通过不同的图像预处理方式，提高车道线检测的鲁棒性。
2.特征提取：本研究将研究不同特征提取算法在车道线检测中的应用，包括Canny算子、图像梯度、Sobel算子等，并比较不同特征提取算法的优缺点。
3.机器学习：本研究将考虑支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）这两种典型的机器学习算法，并比较它们在车道线检测中的性能。
三、研究内容
本研究将分为以下几个部分：
1.文献综述：通过查阅相关文献，梳理车道线检测技术的发展现状，总结技术的优缺点，确定研究方向和目标。
2.数据采集和预处理：收集不同类型的天气和时间段下的车道线图片，对不同的图片进行图像预处理，比较不同预处理方式对算法性能的影响。
3.特征提取：本研究将比较Canny算子、图像梯度、Sobel算子这几种常用特征提取算法，并确定最优算法应用在车道线检测中。
4.机器学习：本研究将探究支持向量机和卷积神经网络这两种机器学习算法在车道线检测中的应用情况，并比较它们的性能。
5.结果展示：在数据集上验证研究所提出的算法及模型，包括准确性、鲁棒性和处理速度等，并将结果进行可视化展示。
四、研究意义
本研究的意义在于：
1.深入研究车道线检测技术，在无人驾驶汽车技术中发挥重要作用，为未来道路交通安全提供技术保障。
2.通过比较不同特征提取算法和机器学习算法的性能，确定适用于自动驾驶汽车的最优算法和模型，提高自动驾驶汽车的行驶安全性和准确性。
3.提高机器视觉技术在的应用效果，在多种道路背景下提高车道线检测的准确性和鲁棒性。
四、研究方法
本研究将采用实验研究方法，通过收集不同类型的道路图片，采用不同的图像预处理、特征提取算法和机器学习算法，比较它们的性能和效果，并通过验证结果确定最优算法和模型。
五、研究进度计划
1.阅读相关文献，确定研究方向和目标。
2.数据采集和预处理：收集不同类型的道路图片，进行图像预处理。
3.特征提取：实现和比较不同特征提取算法的性能，并确定最优算法。
4.机器学习：探究支持向量机和卷积神经网络这两种机器学习算法的应用情况。
5.结果展示：将验证结果进行可视化展示。完成论文，准备答辩。