1. 本选题研究的目的及意义
随着智能交通系统和自动驾驶技术的快速发展，车道线检测作为计算机视觉领域中的重要研究方向，其研究成果在辅助驾驶、车道偏离预警、自动驾驶等方面具有广泛的应用价值。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
车道线检测作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来取得了显著的进展，涌现出大量优秀的算法和研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在车道线检测方面展开了广泛的研究，并在算法优化、实时性提升等方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对车道线检测中存在的挑战，重点研究基于机器视觉的车道线检测方法，主要研究内容如下：
1.图像预处理：针对车道线图像特点，研究有效的图像预处理方法，包括图像去噪、光照补偿、阴影去除等，提高图像质量，为后续特征提取和车道线识别奠定基础。
2.特征提取：研究鲁棒的车道线特征提取方法，包括基于边缘特征、纹理特征、颜色特征等传统方法，以及基于深度学习的特征提取方法。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解车道线检测技术的发展现状、主要方法以及存在的问题，为研究方向的选择和算法的设计提供参考。
2.算法设计与实现阶段：根据研究内容，设计基于机器视觉的车道线检测算法，并选择合适的编程语言和开发环境进行算法实现。
a.研究和实现图像预处理方法，包括图像去噪、光照补偿、阴影去除等，提高图像质量。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面取得创新：
1.提出基于多特征融合的车道线检测方法：针对单一特征在复杂场景下容易失效的问题，研究基于多特征融合的车道线检测方法，例如将边缘特征、颜色特征、纹理特征等进行融合，提高算法的鲁棒性和准确性。
2.研究基于深度学习和传统方法相结合的车道线检测方法：结合深度学习和传统方法的优势，研究更加高效、鲁棒的车道线检测方法。
例如，可以利用深度学习方法进行车道线区域的语义分割，然后利用传统方法进行车道线拟合，以提高检测精度和效率。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 张毅,赵亮,徐晓辉,等. 基于机器视觉的结构光三维测量技术研究进展[J]. 激光与光电子学进展,2021,58(14):141501.
[2] 吴佳峻,郭林,李胜. 基于机器视觉的玉米籽粒自动计数方法[J]. 农业机械学报,2023,54(02):385-393.
[3] 刘兆伦,袁春兰. 基于机器视觉的传送带异物识别方法研究[J]. 包装工程,2020,41(19):225-231.
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