摘要
车道线检测是高级辅助驾驶系统（ADAS）的关键技术之一，对车辆的安全行驶至关重要。
本文首先概述了高级辅助驾驶系统和车道线检测的相关概念，并介绍了车道线检测技术的研究意义和应用领域。
然后，本文重点综述了车道线检测的研究概况，包括传统图像处理方法和基于深度学习的方法，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。
此外，本文还讨论了车道线检测技术面临的挑战，如光照变化、遮挡、车道线磨损等，并展望了未来的研究方向，如多传感器融合、基于语义分割的检测方法等。
最后，本文对全文进行了总结，并提出了未来研究的展望。
关键词：高级辅助驾驶；车道线检测；深度学习；图像处理；多传感器融合
#1.1研究背景及意义随着汽车工业的快速发展和人们对驾驶安全需求的日益提高，高级辅助驾驶系统（AdvancedDriverAssistanceSystems,ADAS）应运而生，并逐渐成为汽车智能化的重要标志。
作为ADAS的核心功能之一，车道线检测技术能够实时识别车辆行驶车道，为车道偏离预警、车道保持辅助等功能提供关键信息，有效降低因驾驶员疲劳或注意力不集中导致的交通事故。
#1.2车道线检测技术概述车道线检测是指利用安装在车辆上的传感器（如摄像头、激光雷达等）采集道路图像信息，通过图像处理和模式识别算法识别出车道线的位置和类型，并将其转化为车辆可理解的信息，为后续的决策控制提供依据。
#1.3应用领域车道线检测技术在ADAS中有着广泛的应用，主要包括：车道偏离预警（LaneDepartureWarning,LDW）：当车辆无意识偏离当前车道时，系统发出警报提醒驾驶员，避免因车道偏离引发的交通事故。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，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。
