基于深度学习的高效道路车道标记检测及实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着智能驾驶和辅助驾驶技术的快速发展，道路车道标记检测作为自动驾驶系统中的关键技术之一，其重要性日益凸显。

准确、高效的车道线检测能够为车辆提供可靠的车道信息，辅助车辆进行车道保持、变道等操作，对于提高驾驶安全性、舒适性和智能化水平具有重要意义。

然而，道路环境的复杂性和多样性，例如光照变化、阴影遮挡、车道线磨损等因素，以及实时性要求高、计算资源有限等问题，对车道线检测技术提出了严峻挑战。

2. 本选题国内外研究状况综述

道路车道标记检测技术已经历了多年的发展，从早期的基于规则的方法到基于特征的方法，再到近年来兴起的基于深度学习的方法，取得了显著的进展。

1. 国内研究现状

国内学者在车道线检测领域取得了一系列重要成果，特别是在深度学习应用方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对道路车道标记检测中的效率和准确性问题，研究基于深度学习的高效车道线检测算法，并开发相应的系统实现。

主要研究内容包括：
1.基于深度学习的车道线检测模型研究:研究现有的深度学习目标检测和语义分割算法，选择合适的模型并进行改进，以适应车道线检测任务的特点，例如车道线的细长形态、空间位置关系等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的方法，逐步推进研究工作。

首先，进行文献调研，深入分析国内外车道线检测技术的发展现状，研究深度学习在目标检测和语义分割领域的最新进展，为本研究提供理论基础。

其次，根据道路车道标记的特点和实际需求，选择合适的深度学习模型，并针对车道线的细长形态、空间位置关系等特点进行改进，设计高效的车道线检测算法。

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.高效的车道线检测算法:提出一种基于深度学习的高效车道线检测算法，优化网络结构和算法流程，在保证检测精度的同时，提高检测速度，满足实时性要求。

2.针对复杂场景的鲁棒性改进:针对光照变化、阴影遮挡、车道线磨损等复杂场景，改进深度学习模型和算法，提高车道线检测的鲁棒性和适应性。

3.面向实际应用的系统实现:开发基于深度学习的车道线检测系统，并在实际道路场景中进行测试，验证所提出方法的有效性和实用性。

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.秦宁,李朝锋,王浩,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(04):1166-1176.

2.郭文强,王飞,李雨阳,等.基于改进yolov5s的道路目标检测算法[j].电子测量技术,2023,46(11):82-89.

3.刘辉,王春晓,李响,等.基于yolov5m网络的道路多目标检测算法[j].科学技术与工程,2023,23(15):6495-6503.