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重要研究方向之一，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。
近年来，深度学习的兴起为车道线检测提供了新的思路和方法，但传统图像处理方法在实时性和资源消耗方面仍具有优势。
因此，对基于图像处理的车道线检测方法进行深入研究，对于推动智能交通和自动驾驶技术的发展具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
车道线检测技术的研究已经取得了显著的成果，以下将从国内外研究现状两个方面进行综述。
1. 国内研究现状
国内学者在车道线检测领域展开了广泛的研究，并取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将从传统图像处理和深度学习两个方面对车道线检测方法进行深入研究，并通过实验对比分析不同方法的性能。
1. 主要内容
1.研究基于颜色特征的车道线检测方法，包括颜色空间转换、阈值分割、区域生长等技术，分析其在不同光照条件下的鲁棒性。
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.收集和整理相关文献资料，了解车道线检测的国内外研究现状、主要方法和关键技术，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.研究基于颜色特征、边缘特征、霍夫变换等传统图像处理方法的车道线检测算法，分析其原理、优缺点和适用场景。
3.研究基于深度学习的车道线检测方法，包括语义分割和目标检测方法，分析其网络结构、训练方法、优缺点和适用场景。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于将传统图像处理方法与深度学习方法相结合，探索新的车道线检测方法，以提高检测精度和鲁棒性。
具体而言，本研究将在以下方面进行创新：
1.提出一种基于多特征融合的车道线检测方法，结合颜色特征、边缘特征、霍夫变换等传统图像处理方法的优点，提高车道线检测的鲁棒性。
2.探索将深度学习方法与传统图像处理方法相结合的车道线检测方法，例如，利用深度学习方法提取车道线特征，然后利用传统图像处理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. 郭振宇，王荣本，金鑫，等.基于改进YOLOv5s的无人驾驶车辆车道线检测[J].交通信息与安全,2023,41(01):81-88 113.
2. 王佳，王文龙，张文博.复杂场景下基于改进LaneNet的车道线检测方法[J].计算机应用,2023,43(01):328-335.
3. 刘佳琪，杜宇，王浩，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):220-227.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
