基于鱼眼广角相机的车道线的自主检测和识别开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着自动驾驶和辅助驾驶技术的快速发展，车道线检测与识别作为环境感知的关键技术之一，受到了学术界和工业界的广泛关注。

准确识别车道线信息，对于车辆保持安全车距、实现车道保持和自动变道等功能至关重要。

传统的基于单目相机的车道线检测方法，由于视野范围有限，难以满足复杂交通场景下的需求。

2. 本选题国内外研究状况综述

车道线检测与识别一直是计算机视觉和智能交通领域的研究热点，国内外学者在该领域进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在车道线检测方面做了大量研究，取得了一些成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.鱼眼广角相机成像模型研究：深入研究鱼眼镜头模型，分析其成像原理和畸变特性，并研究相机标定方法，为后续的畸变校正提供基础。

2.图像畸变校正：针对鱼眼图像的非线性畸变问题，研究合适的畸变校正算法，将鱼眼图像转换为透视投影图像，消除畸变对车道线特征提取的影响。

3.基于图像处理的车道线检测：研究基于图像处理的车道线检测方法，包括图像预处理、边缘检测、霍夫变换等，提取车道线候选点，为后续的车道线识别提供基础。

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。

首先，进行文献调研，了解国内外车道线检测与识别的研究现状，特别是基于鱼眼广角相机的相关研究成果。

其次，研究鱼眼广角相机成像模型，分析其成像原理和畸变特性，并选择合适的相机标定方法，对相机参数进行标定，为后续的畸变校正提供基础。

5. 研究的创新点

1.提出一种基于改进鱼眼相机模型的畸变校正方法，提高畸变校正精度，为后续车道线检测和识别提供更准确的图像信息。

2.结合图像处理和深度学习方法，构建车道线检测与识别融合算法，充分利用两种方法的优势，提高车道线检测和识别的鲁棒性和精度。

3.针对复杂场景下的车道线检测问题，设计一种基于多特征融合的深度学习网络模型，提高模型对复杂场景的适应能力。

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] 郭磊,张涛,刘伟,等. 基于改进yolov5s的无人驾驶车辆车道线检测[j]. 交通运输工程学报, 2023, 23(01):147-155.

[2] 黄家鑫,田国会,陈志标,等. 基于改进lanenet的结构化道路车道线检测[j]. 计算机应用, 2023, 43(01):268-276.

[3] 毛优,刘勇,王涛,等. 基于改进yolov5和transformer融合模型的车道线检测[j]. 计算机工程与应用, 2023, 59(01):248-255.