1、注意力分散是導(dǎo)致車道偏離而發(fā)生交通事故的常見原因之一。車道偏離預(yù)警系統(tǒng)實(shí)時探測車輛所在車道位置，若車輛偏離車道卻沒有開啟相應(yīng)的指示燈，系統(tǒng)將以光、聲、振動等形式警告駕駛員，以保證行駛安全。由于路況的復(fù)雜性以及車輛行駛過程中要求系統(tǒng)具有較高的實(shí)時性，如何調(diào)節(jié)系統(tǒng)的魯棒性、實(shí)時性和實(shí)用性以利于車道偏離預(yù)警系統(tǒng)能夠投入到實(shí)際應(yīng)用成為相關(guān)研究的重點(diǎn)。
　　 在汽車輔助安全駕駛系統(tǒng)中，準(zhǔn)確獲取道路信息，即車道標(biāo)志線的軌跡，是實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確無誤報

2、警的前提和基礎(chǔ)。本文對車道線檢測技術(shù)的基本概念和基本理論進(jìn)行分析和論述，在分析研究了國內(nèi)外已有的車道線檢測算法的基礎(chǔ)上，對一些經(jīng)典的車道線檢測算法進(jìn)行分析和研究，并根據(jù)LMedSquare曲線擬合具有減少噪聲的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)一種LMedSquare選取最佳車道線種子點(diǎn)集的直線擬合算法，并討論了在不同道路路況時的解決方案。在道路路況較好的情況下，待擬合的種子點(diǎn)數(shù)目比較充足時，提出利用本文設(shè)計(jì)的一種選取最優(yōu)待擬合種子點(diǎn)的最佳子集選擇方案；在道路

3、有遮擋、油污污染而導(dǎo)致道路車道線信息量少的路況下，根據(jù)圖像幀之間具有連續(xù)性、相關(guān)性的特點(diǎn)，充分利用此前多幀車道線參數(shù)對當(dāng)前圖像的車道線參數(shù)進(jìn)行卡爾曼預(yù)測，把符合風(fēng)險函數(shù)取得最小值的參數(shù)最為作為當(dāng)前車道線的參數(shù)。該算法在車道線檢測過程中，有效解決了道路車道標(biāo)識線遭到干擾而導(dǎo)致無法識別的問題。
　　 本文研究、測試結(jié)果表明，基于LMedSquare選取最佳子集的車道線檢測算法具有良好的檢測效果，可應(yīng)用到嵌入式集成視覺輔助行車安全系統(tǒng)