摘要
车道线检测与识别是实现智能驾驶和辅助驾驶的关键技术之一，能够有效提高车辆行驶的安全性与舒适性。
传统的基于机器视觉的车道线检测方法在面对复杂路况时鲁棒性较差，而深度学习的兴起为该领域带来了新的突破。
鱼眼广角相机凭借其大视场角和畸变特性，可以捕捉到更丰富的道路信息，为车道线检测与识别提供了新的思路。
本文首先介绍了车道线检测与识别的研究背景及意义，阐述了鱼眼广角相机的成像模型和畸变校正方法。
其次，概述了基于图像处理和深度学习的车道线检测与识别方法，并分析了各自的优缺点。
最后，对基于鱼眼广角相机的车道线自主检测与识别技术的发展趋势进行了展望。
关键词：车道线检测；鱼眼广角相机；深度学习；图像处理；畸变校正
#1.1研究背景及意义
随着汽车工业的快速发展和智能驾驶技术的不断进步，人们对驾驶安全性和舒适性的要求日益提高。
车道线检测与识别作为智能驾驶和辅助驾驶系统的重要组成部分，能够为车辆提供车道偏离预警、车道保持辅助等功能，有效降低交通事故的发生，提升驾驶体验。
#1.2鱼眼广角相机的优势
传统的车道线检测系统通常采用单目或双目摄像头作为视觉传感器，但其视场角有限，难以获取完整的道路信息。
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。
