1. 研究目的与意义及国内外研究现状

随着智能车路系统和智能交通系统的发展，智能车辆导航的概念应运而生。车道线的正确识别与跟踪是整个智能导航的重要组成部分。近年来，随着只能汽车、自动识别的发展和应用，车道线识别的研究得到了长足的发展，并且会在未来随着人们对识别精度、速度的要求越来越高，车道线识别领域的研究将会愈发火热，可以说这是一个方兴未艾的研究领域。

将车道线从道路图像中识别出来，确定车辆在道路上的可行区域，定位出车道线相对于车辆的位置，以便对车辆行进情况进行有效的监测，当车辆发生无意识的偏离时，能够提醒驾驶员及时进行车姿的调整，避免交通事故的发生。车道线识别研究意义在于能实现智能车辆乃至机器人的自主导航，提高驾驶的安全性，改善交通环境和驾驶的舒适性，因此车道线识别算法具有广阔的运用和市场前景。

国内外研究现状

在过去几十年中，国内外许多专家学者在车道线识别和跟踪系统方面已经做出了很多积极有意义的探索。国外一些关于智能车辆辅助驾驶系统的研究成果已经比较成熟，有些已经投入到商业化应用中，相对国外的研究水平，国内的研究起步比较晚，但是发展速度比较快，相信在未来的几年里，国内的一些研究成果应该能够快速跟上国际版步伐，逐渐发展完善起自己的应用体系，尽快的投入到实际生产应用中。

2. 研究的基本内容

第一、对采集的道路图像进行预处理，主要包括图像灰度化、滤波处理、边缘增强和二值化等操作。

第二、给出了基于霍夫变换的车道检测算法，完成对车道线的检测。

第三、分析hough变换算法的不足之处，并且使用随机hough变换算法，并通过实验仿真比较两种算法。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

一、实施方案

根据对车道线识别的要求，研究hough算法的实时性和鲁棒性，并且用软件编程，仿真算法在道路图像中的检测效果，在hough算法的基础上，提出改进型算法，具有一定实时性和鲁棒性的识别算法。并用语言实现该算法，得到仿真结果。

4. 参考文献

[1] 董因平．高速汽车偏离预警系统的算法研究[c]．博士论文，吉林大学，2004．

[2] 孔即祥编著．图像分析[m]．北京：科学出版设，2005．

[3] 张兆礼．. 现在图像处理技术及matlab实现[m]．，北京：人民邮电出版社，2001．