基于机器视觉的车道线检测开题报告

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的关键技术之一，其研究具有重要的现实意义。

1. 研究目的

4. 研究的方法与步骤

本课题研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果分析相结合的方法。

首先，进行文献调研，深入研究车道线检测的相关理论基础、国内外研究现状和发展趋势，为算法设计提供理论依据。

其次，针对车道线检测中的关键问题，设计相应的算法。

5. 研究的创新点

本课题将在以下方面力求创新：
1.提出一种高效、鲁棒的车道线检测算法，能够在复杂场景下准确地识别和定位车道线。

2.研究基于深度学习的车道线检测方法，探索如何提高算法的实时性和鲁棒性。

3.设计并实现一个完整的车道线检测系统，并在实际场景中进行测试和验证。

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, 赵建辉, 孙立军. 基于机器视觉的结构光车道线检测[j]. 吉林大学学报(工学版), 2020, 50(04): 1104-1111.

[2] 郭磊, 张凯龙, 葛洪伟, 等. 基于机器视觉的车辆前方车道线检测[j]. 机械设计与制造, 2020(02): 240-243.

[3] 马天宇, 杨明. 基于机器视觉的夜间车道线检测方法[j]. 光电工程, 2020, 47(07): 706-713.