1研究目的及意义

1.1 研究背景

现代社会飞速发展，交通技术的飞速发展使得人们的出行更加方便，给人们带来便利的同时也给我们带来了很多的潜在的危险和损失，在当今时代，汽车已经进入了千家万户，成为了基础的代步工具，但是，随着汽车行业和交通的发展，交通事故也频频发生。统计显示，2018年来我国汽车保有量增加2285万辆、达到2.4亿辆，驾驶人增加2455万人、达到4.09亿人，道路通车里程达到486万公里的情况，全国道路交通事故死亡人数比2017年减少578人，下降0.9%。特别是一次死亡10人以上重大事故降至5起，同比下降44.4%，未发生一次死亡30人以上特别重大事故^[1]。全国公安机关突出风险防控，持续排查整治事故多发路段，确保了全国道路交通安全形势总体平稳。但与此同时，我国道路交通安全基础仍很脆弱，隐患依然量大面广。

安全千万条，行车第一条，车道不准确，亲人两行泪。因此研究车道线识别系统，保障驾驶员在单调驾驶环境中保持车辆在车道内行驶，不走错道，不抢道。汽车辅助驾驶系统以及无人驾驶已经成为国内外的研究重点，而车道线的检测和识别则是这一系统中至关重要的一环，车道线检测的准确性，直接影响着驾驶人员的安全，在实际驾驶过程中，如果驾驶员能够保证按着车道严格驾驶在形式过程中注意行车规范，那么大部分的交通安全事故其实是可以被避免的。

近年来越来越多的高校和研究所将目光放在了无人驾驶这一领域，车道线识别已经成为领域中一个必须重视的一环。计算机软件的发展使得车道线的识别能够更轻易的被我们所实现。目前对于驾驶人员来说，其主要的信息获取方式还是主要来源于视觉，为了保证车辆行驶过程中视野的有足够的广度，我们通常使用广角鱼眼相机作为我们的研究手段，鱼眼相机能够保证180度的足够广度。鱼眼镜头是一种焦距为16mm或更短的并且视角接近或等于180°。鱼眼相机是一种极端的相机，"鱼眼相机"是它的俗称。为使镜头达到最大的摄影视角，这种摄影镜头的前镜片直径很短且呈抛物状向镜头前部凸出，与鱼的眼睛颇为相似，"鱼眼相机"因此而得名。鱼眼镜头属于超广角镜头中的一种特殊镜头，它的视角力求达到或超出人眼所能看到的范围。因此，鱼眼镜头与人们肉眼看到世界存在很大的差别，因为我们在实际生活中看见的景物一般都是固定的形状，而通过鱼眼镜头产生的画面效果则超出了这一范畴，鱼眼相机视角里的物体常常会根据距离的远近和角度产生不同程度的扭曲。

为此在实际的使用过程中我们需要对鱼眼相机进行校准，使得能够将鱼眼相机获得的图像处理成为正常的能够被我们所识别的正常的图像。因此本文的研究方向是对鱼眼相机所获得的图像进行校准，并且通过软件编程的方式对图像进行处理，以完成对鱼眼图像的识别，从中提取车道线信息，对驾驶人员加以提示。

1.2 国内外车道线识别研究现状

车道线特征提取步骤主要是改变车道线信号的信噪比，从而使得车道线特征被清楚的标记出来。车道线识别的算法种类繁多，对于车道线的检测算法，从检测方式上主要分为：

1. 车道线频域特征识别算法

2. 车道线颜色特征识别算法

3. 车道线的轮廓特征识别算法

4. 采用特殊滤波器的图像处理算法

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