基于计算机视觉的车道线检测研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1研究目的及意义

2. 研究的基本内容与方案

随着科技不断发展，无人驾驶广受关注。本毕业设计基于计算机视觉基础，设计了一种车道线的检测技术。结合当前的交通规划和现实状况，车道线检测适合且仅适合用计算机视觉技术来完成。该车道线检测技术旨在有效并快速地检测车道线边缘，具备检测多种形态车道线的能力，而且有较强的鲁棒性和实时性。

车道线检测基本步骤为首先图像预处理，经过预处理之后的图像虽然可以直接进行边缘检测，但实际上只经过简单预处理的图像直接进行边缘检测时，结果往往差强人意，所以在图像预处理之后要对图像进行形态学运算，再进行边缘检测，选择基于canny算子的车道检测，canny算子具有高信噪比和定位精度。最后再进行hough变换，hough变换是一种特征检测，可以检测直线也可以检测曲线。

3. 研究计划与安排

第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。

第4－5周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉开发环境。

第6－9周：编程实现各算法，并进行仿真调试。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] t. t tran, c. s bae, y. n. kim, h.m.cho, and s.b. cho, “an adaptive method

for lane marking detection based on hsicolor model”, icic, ccis 93, pp.