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，随着自动驾驶技术的快速发展，车道线检测成为了自动驾驶系统中不可或缺的一部分。

作为自动驾驶汽车的“眼睛”，车道线检测系统能够实时识别道路上的车道线信息，为车辆提供精确的导航和控制依据，保障行驶安全。

传统的车道线检测方法通常依赖于安装在车顶或车前的普通相机，但其视野范围有限，难以满足自动驾驶对环境感知的更高要求。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在基于视觉的车道线检测方面开展了大量研究，并取得了丰硕成果。

1. 国内研究现状

在国内，车道线检测技术的研究起步相对较晚，但发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将针对基于鱼眼广角相机的车道线自主检测和识别这一主题展开深入研究，主要内容包括以下几个方面:

1. 主要内容

1.鱼眼广角相机成像模型与畸变校正：深入研究鱼眼广角相机的成像原理和畸变特性，分析不同畸变模型的优缺点。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和实车测试相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.理论分析阶段：深入研究鱼眼广角相机的成像模型、畸变特性以及车道线的特征表示方法，为后续算法设计奠定理论基础。

2.算法设计阶段：针对鱼眼广角图像的特点，设计畸变校正算法、车道线特征提取算法以及车道线识别与跟踪算法，并进行仿真实验验证算法的有效性。

3.系统实现阶段：基于选定的硬件平台，开发实现基于鱼眼广角相机的车道线检测系统，并进行系统集成和调试。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种高效准确的鱼眼广角相机畸变校正方法，提高畸变校正精度，为后续车道线检测提供更加可靠的图像信息。

2.针对鱼眼广角图像的特点，设计适用于该类图像的车道线特征提取算法，例如，结合颜色、边缘、纹理等特征，提高车道线检测的鲁棒性。

3.探索基于深度学习的车道线识别方法，利用深度神经网络强大的特征学习能力，提高车道线识别的准确性和鲁棒性。

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. 王威，金鑫，蔡英，等. 基于改进yolov5的路面裂缝检测方法[j]. 吉林大学学报(工学版), 2023, 53(1): 233-242.

2. 谢环. 基于改进的车道线检测算法研究[d]. 南京: 南京邮电大学, 2022.

3. 刘洋, 张丽艳, 付昱, 等. 基于深度学习的车道线检测算法综述[j]. 计算机工程与应用, 2022, 58(17): 61-72.