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基于机器视觉的车道线检测及跟踪方法研究
摘要：
车道线检测和跟踪是自动驾驶系统中重要的技术之一，它对于实现车辆自主导航具有关键作用。本论文主要研究了一种基于机器视觉的车道线检测和跟踪方法，通过对车道线图像进行预处理、特征提取和模型训练等步骤，实现了车道线的准确检测与跟踪。实验证明，该方法在道路环境复杂性较高的情况下，仍然能够保持较高的准确率和稳定性。
关键词：车道线检测；车道线跟踪；机器视觉；预处理；特征提取；模型训练
第一节：引言
近年来，自动驾驶技术的快速发展使得无人驾驶成为了人们关注的焦点。车道线检测和跟踪作为自动驾驶系统中的核心技术之一，能够使车辆在道路上自主行驶并保持所在车道，具有重要的应用价值。本节介绍了车道线检测和跟踪的研究现状和研究意义。
第二节：相关技术综述
本节主要介绍了车道线检测和跟踪的相关技术方法。首先介绍了传统的基于边缘检测和色彩特征的方法，分析了其优缺点。然后介绍了基于深度学习的方法，详细讨论了卷积神经网络在车道线检测和跟踪中的应用。最后介绍了当前研究中存在的问题和挑战。
第三节：方法设计
本节提出了一种基于机器视觉的车道线检测和跟踪方法。首先对输入的车道线图像进行预处理，包括图像去噪、灰度化和图像增强等步骤。然后通过特征提取的方式，从预处理后的图像中提取车道线的相关特征。最后利用训练好的模型对特征进行分类，实现车道线的检测和跟踪。
第四节：实验与结果
本节对所提出的方法进行了实验验证。通过采集不同道路环境下的车道线图像，并经过预处理、特征提取和模型训练等步骤，对车道线进行检测和跟踪。实验结果表明，所提出的方法具有较高的准确率和稳定性，在复杂的道路环境中依然能够正确地检测和跟踪车道线。
第五节：结论
本论文主要研究了一种基于机器视觉的车道线检测和跟踪方法。通过对车道线图像进行预处理、特征提取和模型训练等步骤，实现了车道线的准确检测与跟踪。实验证明，该方法在道路环境复杂性较高的情况下，仍然能够保持较高的准确率和稳定性。未来的研究可以进一步探索如何提高方法的实时性和适应性，以满足自动驾驶系统的实际需求。
参考文献：
[1]ZhangJ,HuZ,ChenT,etal.Lanedetectionandtrackingusingdeeplearningintrafficscenes[J].RoboticsandAutonomousSystems,2016,75:365-375.
[2]PanL,SunL,WuH,etal.Real-timeroaddetectionandtrackingbasedonmultiplecues[J].JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,2012,23(7):998-1012.
[3]KhanAY,TeasdalePR,ThomasDW.Detectionandtrackingofroadedgesinclutteredenvironments[J].RoboticsandAutonomousSystems,2006,54(12):893-906.