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yolov8 案例引言概述：Yolov8是一种先进的目标检测算法，它在计算机视觉领域具有广泛的应用。
本文将通过五个大点来详细阐述Yolov8的案例应用，包括其在交通监控、智能安防、自动驾驶、医疗影像和工业检测等领域的具体应用。
正文内容：1. 交通监控1.1 实时车辆检测Yolov8可以准确地检测道路上的车辆，并实时跟踪它们的位置和运动轨迹。
这对于交通监控系统来说非常重要，可以帮助交通管理部门实时监测交通流量、道路拥堵情况以及交通事故等情况。
1.2 交通违章检测Yolov8可以识别交通违章行为，如闯红灯、逆行、超速等，并及时将违章信息传输给相关部门。
这种应用可以提高交通违法行为的查处效率，减少交通事故的发生，提升交通安全水平。
1.3 交通流量统计通过Yolov8对道路上的车辆进行实时检测和跟踪，可以准确统计交通流量信息。
这对于交通规划和道路设计具有重要意义，可以帮助交通管理部门合理规划交通流量，提高道路通行效率。
2. 智能安防2.1 人脸识别Yolov8可以进行高效准确的人脸检测和识别，可以应用于智能门禁系统、人员考勤系统等场景。
这种应用可以提高安防系统的准确性和效率，加强对人员出入的监控和管理。
2.2 监控视频分析通过Yolov8对监控视频进行实时目标检测，可以及时发现异常行为，如盗窃、打架等，提供及时的报警和应急处理。
这种应用可以帮助提高安防系统的实时监控能力，保障公共安全。
2.3 区域入侵检测Yolov8可以对特定区域进行实时入侵检测，如对重要设施、机房等进行监控。
一旦有人员非法进入，系统会及时报警，提高安全防范能力。
3. 自动驾驶3.1 实时障碍物检测Yolov8可以对道路上的障碍物进行实时检测，如行人、车辆、路标等，为自动驾驶车辆提供准确的环境感知能力。
这对于确保自动驾驶车辆的安全行驶至关重要。
3.2 车道线检测Yolov8可以识别道路上的车道线，为自动驾驶车辆提供准确的导航信息。
这种应用可以提高自动驾驶系统的定位和路径规划能力，保障行车安全。
基于ROI的道路边缘检测摘要智能车辆系统成为各国研究的一个热门领域，其中的视觉导航系统需要实时检测行驶环境，确定道路的边界，使得智能车辆能够在无人驾驶或操纵的情况下，自主安全平稳的行驶。
实际的道路主要可以划分为结构化道路和非结构化道路两种。
结构化道路具有明显的边界线和车道线，可以根据标示线或道路边界来识别；非结构化道路一般无车道线或边界线不清晰，从而道路边缘检测比结构化道路各位复杂和困难。
本文主要是对非结构化道路进行道路检测。
主要工作由以下几个部分组成：1.图像的预处理——首先应用直方图均衡化突出图像中的细节，再应用PCNN（Pulse Coupled Neural Network）阴影去除方法消除道路上的阴影。
实验证明了PCNN技术不仅可以去除图像中的阴影，而且可以消除路面其他的干扰性因素（井盖）和增加灰度梯度值，便于后期对图像进行分类处理。
2.应用Kalman滤波对道路进行预测，使用当前图像信息对下一帧的图像信息进行预测，使智能车辆对道路环境信息具有先验知识，降低了智能车辆的事故概率。
3.基于梯形模型和支持向量机的道路边缘检测，对非结构化道路的道路区域和非道路区域进行分类。
4.应用Hough变换对道路边界线进行拟合，从而完成道路边缘检测的目标。
实验分析表明PCNN阴影消除技术可以将SVM测试准确率提高20%。
本文分析了训练准确率和测试准确率之间的关系，实验表明随着训练准确率的上升测试准确率随之上升。
实验中，对图像大小与程序运行时间之间的关系进行了分析，并得到图像大小为[180,210]，程序运行所需时间相对少的情况下，测试准确率最高。
关键词：非结构化道路；道路检测；支持向量机；图像预处理；卡尔曼滤波器AbstractIntelligent Vehicle System has become a field which attracts more attention over the world, where Vision Navigation System should detect the running environment and locate the boundary of the road in the real-time as to guarantee the intelligent vehicle to drive autonomously steadily and safely without manual operation.The road can be classified to structured road and unstructured road. The structured road has obvious road boundaries or lane lines, which can be easily detected. On the other hand, unstructured road has no or indistinct boundaries, thus road boundaries of unstructured road are difficult to detect compared to structured road. This paper is road detection of the unstructured road. There are several main components:1. The pretreatment of road image, this part uses histogram balanced transformation to stand out details of image. Pretreating by PCNN, shadows of road image can be eliminated. Experiments verify that technology of PCNN not only can remove the shadow of road image, but also can wipe other interferences (lid) and enhance the grey gradient, this step will be benefit for the segmentation of image.2. Processed by Kalman filter, the image of next moment can be gotten. By using current image information to predict the next frame of image information in order to make the intelligent vehicles on the road to get prior knowledge of environment information, it will reduce the probability of intelligent vehicle accident.3. A model-oriented lane detection approach using SVM is proposed. This method achieved the classification of road and unroad part.4. Applying Hough transformation to obtain the edge of road, the target of road detection is achieved.Experiments suggest that the technology of PCNN can increase the accuracy of segmentation of SVM by 20%. Furthermore, experiments analyze the relationship between training accuracy and testing accuracy. The relationship between them is direct proportion. Besides, experiments propose when the size of image is [180 210], the optimal results are generated by using less time.KEY WORDS: the unstructured road; road detection; SVM; pretreatment; Kalman filter目录第一章绪论 (6)1.1机器视觉概述 (6)1.2自主车辆的研究意义 (8)1.3机器视觉和自主导航车辆国内外研究现状 (9)1.4道路检测技术 (11)1.5主要研究内容 (12)第二章图像预处理 (13)2.1图像增强 (13)2.1.1直方图 (13)2.1.2直方图均衡化 (14)2.2PCNN技术 (15)2.2.1PCNN模型及原理 (15)2.2.2PCNN阴影去除算法 (17)2.2.3PCNN阴影去除仿真实验 (18)2.3 本章小结 (21)第三章道路检测 (23)3.1估计理论概述 (23)3.1.1估计理论基本思想 (23)3.1.2估计准则 (24)3.1.3估计方法 (24)3.2卡尔曼滤波预测模型 (26)3.2.1状态空间模型 (27)3.2.2卡尔曼滤波器 (28)3.2.3卡尔曼滤波器对道路的预测 (29)3.3 本章小结 (30)第四章基于梯形模型和支持向量机的道路检测 (31)4.1道路模型 (31)4.2道路检测系统结构 (31)4.3支持向量机理论及应用 (32)4.3.1概述 (32)4.3.2统计学习理论的建立 (32)4.3.3支持向量机 (33)4.4支持向量机仿真实验 (36)4.5本章小结 (39)第五章Hough变换 (40)5.1Hough变换概述 (40)5.2Hough变换检测直线 (41)5.3Hough变换检测仿真实验及结论 (44)5.4 本章小结 (45)第六章总结和展望 (46)参考文献 (47)致谢 (51)毕业设计小结 (52)第一章绪论1.1机器视觉1.1.1机器视觉概述机器视觉也叫计算机视觉，是智能车辆环境感知系统中最重要的组成部分，主要由两大模块组成图像采集系统和图像处理系统。
基于形态分析的图像识别技术图像识别技术一直是人工智能领域最为重要的研究方向之一。
随着计算机科学的不断发展，图像识别技术目前已经具备了相当高的精度和广泛的应用场景，在医疗、安防、自动驾驶等领域都有着广泛的运用。
在图像识别的技术领域，基于形态分析的图像识别技术独具特色，能够应对形状变化较大的物体的识别问题，而且在实现过程中完全自动化，可以节约人力成本。
下面，我们将从原理、技术特点以及应用领域三个方面来探讨基于形态分析的图像识别技术。
一、原理基于形态分析的图像识别技术是一种基于拓扑学的图像分析、处理和识别技术。
在图像处理过程中，通常利用形态学的变换，比如腐蚀、膨胀、开闭运算等对图像进行预处理；而在形态分析方面，则通常采用二值化、骨架提取、面积计算等方法，对图像中的形态进行具体分析和描述。
形态分析的核心思想是将图像中的形状进行描述和分类，针对不同的形状特性，选用不同的特征描述方法，设计出不同的分类算法。
以手写数字识别为例，基于形态分析的图像识别可以通过对图片中的数字进行形态描述和特征提取，进而实现数字的自动识别。
首先，针对每个数字形状特征的不同，可以通过形态学算法进行形态预处理，包括去除噪声、边缘检测等；接着，对数字进行二值化处理，将数字区域的像素点全部置为黑色，而背景区域全部置为白色，这样就可以把分析数字形状的问题转化为分析黑色区域中不同的连通块；然后，针对不同的数字特征，可以选择不同的形态描述方法和特征提取算法，例如采用欧拉数来描述数字的洞的数量和轮廓的连通性；最后，可以利用机器学习等方法，训练分类模型，实现数字的自动识别。
二、技术特点基于形态分析的图像识别技术具备以下几个技术特点：1. 基于拓扑学，具备较高的稳定性：基于形态分析的图像识别技术使用拓扑学的方法进行形态分析，不仅简化算法，而且具有较好的稳定性。
与传统的图像处理方法相比，不容易受到噪声、形状变化等因素的干扰，因此在实际应用中具备更高的识别率和鲁棒性。
基于交通大模型的实时道路状态预测与感知摘要：交通大模型是一种基于大数据和人工智能技术的交通模型，通过对海量交通数据进行实时分析和处理，实现对交通状态的精准感知和预测，为交通管理、道路规划和出行服务等提供支持。
道路状态预测方法包括数据收集和预处理、特征提取、模型选择和训练、性能评估等步骤。
道路状态感知方法包括传感器选择和安装、数据处理和分析、道路状态推理和感知等。
这些方法可为交通管理和规划提供实时、准确的道路交通信息。
关键词：交通大模型；道路状态预测；道路状态感知；数据处理和分析引言随着城市交通的不断发展和增长，道路交通管理和规划变得愈发重要。
为了提高交通系统的效率和运行质量，准确预测和感知道路的交通状态成为一项关键任务。
交通大模型结合了大数据和人工智能技术，通过对海量交通数据的实时分析和处理，实现对交通状态的精准感知和预测，为交通管理部门提供决策支持。
本文将讨论道路状态预测和感知方法，包括数据收集和预处理、特征提取、模型选择和训练、性能评估等步骤，并介绍传感器选择和安装、数据处理和分析、道路状态推理和感知等方法。
这些方法的应用将为交通管理和规划提供实时、准确的道路交通信息，有助于提升城市交通系统的整体效率和运行质量。
一、交通大模型的概述交通大模型是一种基于大数据和人工智能技术的交通模型，它通过对海量交通数据进行实时分析和处理，以实现对交通状态的精准感知和预测。
这种模型的出现，为城市交通管理、道路规划、出行服务等方面提供了有力支持，有助于提升交通系统的整体效率和运行质量。
在交通大模型中，实时道路状态预测与感知是一项核心功能。
它通过对道路上的车辆、行人、交通信号等各类数据进行实时采集和分析，以及对历史交通数据的挖掘和学习，实现对未来一段时间内的道路交通状态的预测。
这种预测可以帮助交通管理部门提前了解交通拥堵、事故等风险，从而采取针对性的措施进行干预和调控，确保道路交通的安全和顺畅。
二、道路状态预测方法（一）收集道路交通数据并进行清理和预处理在预测道路状态时，首先要做的是收集相关的道路交通数据。
ADAS测试方案1. 引言自动驾驶辅助系统（ADAS）是一种基于车载传感器和计算机视觉技术的车辆辅助系统，可为驾驶员提供诸如自动刹车、智能巡航控制、车道保持辅助等功能。
为了确保ADAS的稳定性和性能，开发者需要设计一种有效的测试方案。
本文将介绍一个基本的ADAS测试方案，包括测试目标、测试环境、测试方法和测试评估指标等内容。
2. 测试目标ADAS测试的主要目标是验证系统的功能和性能。
具体目标包括： - 验证自动刹车功能是否可靠且符合安全要求 - 验证智能巡航控制功能是否准确地跟随车辆前方交通 - 验证车道保持辅助功能是否可以准确地识别和跟踪车道线 - 验证系统的灵敏度和响应时间是否符合要求3. 测试环境ADAS测试需要在真实道路上进行，以模拟真实驾驶场景。
测试环境应包括以下方面： - 道路条件：包括直线道路、弯道、上坡、下坡等多种道路类型 - 交通环境：包括其他车辆、行人、交通信号灯等 - 天气条件：包括晴天、雨天、夜晚等多种天气条件 - 驾驶场景：包括高速公路、城市道路、乡村道路等不同场景4. 测试方法4.1 功能测试功能测试是验证ADAS系统各项功能是否正常工作的基本测试。
测试方法包括以下步骤： 1. 自动刹车功能测试：在不同速度和距离下，模拟前方障碍物来测试自动刹车功能的触发和准确性。
2. 智能巡航控制功能测试：设定目标速度并在车辆前方引入不同速度的前车来测试系统的跟随和加减速控制功能。
3. 车道保持辅助功能测试：在不同的车道宽度和路况下，测试系统对车道线的识别和跟踪能力。
4. 紧急和危险情况测试：模拟紧急情况，如突然刹车或变道，测试系统的响应时间和动作准确性。
4.2 性能测试性能测试是验证ADAS系统的性能指标的测试。
测试方法包括以下步骤： 1. 系统响应时间测试：测试系统从检测到交通障碍物到触发相应功能所需的时间。
2. 跟随准确性测试：测试系统在各种速度下对前车的跟随精度和稳定性。
一、系统简介根据（美国）国家公路交通安全管理局的定义，车辆偏离预警系统（LDWS-Lane Departing Warning System）是一种通过报警的方式辅助驾驶员避免或减少汽车因车道偏离而发生交通事故的系统。
绝大部分的车道偏离警告系统都将车辆在车道内的横向位置作为计算警告发生与否的一个基础。
这些检测车辆横向位置的系统基本上可以分为两类：基于道路基础构造的系统以及基于车辆的系统【1】。
（1）基于道路基础构造的车道偏离警告系统造来检测车辆横向位置，需要对现有道路进行改造。
最典型的道路改造方式就是使用埋在道路下的铁磁体标记（通常为磁铁或电线）。
车辆传感器检测这些铁磁信号，利用信号的强度计算车辆在车道中的横向位置。
这种方法对车辆横向位置的估计精度能达到几个厘米，但这种方法最大的缺陷是道路改造耗资巨大。
（2）基于车辆的车道偏离警告系统该类系统主要是利用机器视觉或红外传感器检测车道标识的位置，按照传感器的安装方式可分为俯视系统和前视系统。
1)基于车辆的俯视系统基于车辆的俯视系统其优势就是在结构化道路上效率高并简单易行，并有可能取得更高的定位精度。
其不利的因素是只能在结构化道路上使用（必须存在道路标识，且道路标识能被有效识别）。
2)基于车辆的前视系统基于车辆的前视系统优势在于可以利用更多的道路信息，在没有道路标识的道路上也可以使用。
其不利因素就是用来定位车辆横向位置的一些图像特征点可能被其他车辆或行人干扰。
目前商业化使用的产品都是基于视觉的系统，由道路和车辆状态感知、车道偏离评价算法和信号显示界面三个基本模块组成。
二、相关的预警系统国外——（1）AURORA系统、美国卡内梅隆大学机器人学院于1997年开发成功，是基于车辆的俯视系统中最具代表性的系统。
该系统的处理算法主要基于视觉的车道标识线识别与跟踪、车辆横向闻之估计、车道偏离警告三部分组成。
（2）AtuoVue系统、该系统由德国的DaimlerChrysler公司和美国的Iteris公司联合开发，2000年6月首次实际应用。
无人驾驶汽车中的图像处理算法使用教程无人驾驶汽车是当今领域最为前沿的技术之一，它们能够通过内置的感知设备、处理器和算法，实现对路况的自动感知、决策和控制。
而图像处理算法是其中关键的一部分，它能够对车辆所感知到的图像进行分析和解读，从而帮助车辆进行自主导航和避障等功能。
本文将介绍无人驾驶汽车中常用的图像处理算法，并提供相关的使用教程，帮助读者了解和掌握这些算法的基本原理和应用方法。
一、卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是图像处理领域中最常用的深度学习算法之一。
它通过模拟人类视觉系统中的感知机制，能够从图像中提取出特定的特征，并进行分类和识别。
在无人驾驶汽车中，CNN可以用于目标检测、车道线识别和交通标志识别等任务。
使用教程：首先，需要准备训练数据集，包括大量的标注图像，其中包含了需要识别的目标或特定的道路信息。
然后，搭建一个合适的CNN网络架构，可以使用已有的开源库或自己设计。
接下来，进行模型的训练和优化，可以使用反向传播算法和梯度下降等方法。
最后，进行模型的测试和评估，根据实际的效果进行调整和改进。
二、边缘检测算法边缘检测算法是无人驾驶汽车中常用的图像处理算法之一，它能够快速地从图像中提取出物体的轮廓和边缘信息。
这对于目标检测、目标跟踪和障碍物避障等任务非常重要。
使用教程：常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
以Canny算子为例，首先需要将图像进行灰度化处理，然后通过高斯滤波对图像进行平滑处理，接着计算图像的梯度和梯度方向，并对梯度进行非极大值抑制和双阈值处理。
最后，根据得到的极大值边缘进行边缘连接和筛选，得到最终的边缘图像。
三、光流法光流法是一种基于图像亮度变化的运动估计算法，它可以通过分析相邻帧图像的像素变化来计算出物体的运动速度和方向。
在无人驾驶汽车中，光流法可用于实现运动目标的跟踪和避障。
使用教程：光流法的基本原理是基于亮度恒定的假设，并假设相邻帧图像中物体的像素值变化是由其运动引起的。
tusimple车道线指标概述说明以及解释1. 引言1.1 概述在自动驾驶技术的发展中，车道线指标在路面识别和车辆导航中起着重要作用。
tusimple车道线指标是一种用于评估和描述车道线状况的方法。
本文将对tusimple车道线指标进行概述、解释和说明，以及分析其在自动驾驶领域中的应用案例和与其他相关技术的关联性。
1.2 文章结构本文共包括四个部分：引言、正文、解释和结论。
引言部分将对文章进行整体介绍，并阐明研究目的。
正文部分将简要介绍tusimple车道线指标的定义、重要性以及分类，并探讨其在自动驾驶领域的意义。
解释部分将详细说明tusimple 车道线指标的解释方法和准确度评估，并提供相关领域中应用案例。
最后，在结论部分对tusimple车道线指标进行总结评价，并探讨其未来发展可能面临的挑战以及解决方案，同时为读者提供进一步研究和应用该指标的建议。
1.3 目的本文旨在全面介绍tusimple车道线指标，包括其定义、意义、分类和解释方法。
通过对该指标在自动驾驶领域的实际应用案例和与其他相关技术的关联性分析，读者将了解到tusimple车道线指标在提升自动驾驶系统安全性和效能方面的重要性。
此外，本文还将评估该指标的准确度，并对其未来发展可能面临的挑战提出解决方案，为读者提供进一步研究和应用该指标的建议。
通过阅读本文，读者将对tusimple车道线指标有一个全面的了解，并能够充分利用该指标促进自动驾驶技术的发展。
2. 正文:2.1 tusimple车道线指标简介tusimple车道线指标是用于评估车辆在道路上行驶时跟踪和识别车道线的一种量化指标。
通过对车辆与车道线之间的关系进行测量和分析，tusimple车道线指标可以提供关于车辆位置、航向控制、路径规划等方面的重要信息。
2.2 tusimple车道线指标的重要性tusimple车道线指标在自动驾驶技术中具有重要作用。
准确的识别和跟踪车道线是实现自动驾驶的基础之一。
\2013届毕业生毕业设计说明书题目: 基于图像的车道线检测与跟踪系统院系名称：信息学院专业班级：计科0905班学生姓名：王曌盟学号： ************ 指导教师：于俊伟教师职称：讲师2013年5月28日基于图像的车道线检测与跟踪系统摘要随着我国经济的不断发展和科学技术的不断进步以及生活水平的不断提高，汽车正逐步成为大众的交通工具。
随着汽车的不断普及以及汽车行车速度的不断提高，交通事故的数量也随之上升。
每年的交通事故给国家的经济，人民的生命和财产造成了巨大的损失。
由于疲劳驾驶和注意力不集中，引起车辆偏离车道线从而造成交通事故的数量约占所有交通事故的三分之一左右。
在车道偏离预警系统中，整个系统的关键是车道线的正确提取与识别。
车道线的提取主要完成从图像中检测并识别出车道线，并且确定车辆在道路上的安全可行区域和定位车道线相对于车辆的位置，以便监测车辆行进的实时情况。
当车辆发生偏离时，能够提醒驾驶员及时调整车辆的状态，从而避免交通事故的发生。
本文提出了一种实现对图像中的车道线进行识别，得出完整的车道线信息和检测两条车道线夹角的图像处理方法。
本文主要研究的内容有：第一、对采集的道路图像进行预处理，主要包括图像的滤波、图像的阈值分割，联通域标记，边缘提取等操作。
第二、给出了基于感兴趣区域和Hough变换的车道检测算法，完成对车道线的检测。
第三、对检测出来的车道线建立高斯混合模型，从而预测以后车道线检测的可靠性，并将检测结果与高斯混合模型的预测结果结合得到最接近真实情况的结果。
关键词：车道线检测， Hough变换，高斯混合模型The detection and tracking of the lane linebased on the imageAbstractWith the continuous development of China's economy and the continuous progress of science and technology as well as the continuous improvement of living standards, the car is gradually becoming a public transport. With the growing popularity of the automobile, as well as the continuous improvement of automobile traffic speed, the number of traffic accidents also increased. Annual traffic accidents caused huge losses to the national economy and people's lives and property.Causing the vehicle deviates from the lane line resulting in the number of traffic accidents accounted for about one-third of all traffic accidents due to driver fatigue and inattention.In the lane departure warning system, the key to the whole system is the extraction and recognition of the right of the lane line. Lane line extraction completed to detect and identify the lane line from the image, and determines the feasible region of the vehicle on a road safety and positioning of the lane line position relative to the vehicle, in order to monitor the vehicles traveling in real-time situation. When the vehicle deviates able to alert the driver to adjust the state of the vehicles in a timely manner, so as to avoid traffic accidents.The paper presents an implementation of the lane mark in the image recognition, to draw the complete information of the lane mark and the image processing method of detecting the angle between two lane line. This paper studies the content:First, on the acquisition of road image preprocessing, including image filtering, image thresholding segmentation the Unicom domain mark, edge extraction operation.Second, given the lane detection algorithm, to complete the detection of the lane line based on the region of interest and Hough transform.Detected lane lines to establish Gaussian mixture model in order to predict thereliability of the lane detection after, and the test results and the predicted results of the Gaussian mixture model combined the results of the closest to the real situation.Keywords: lane detection, Hough transform, Gaussian mixture model目录第1章绪论 (1)1.1 课题研究的背景和意义 (1)1.2 国内外的研究现状 (2)1.2.1 国外研究和应用现状 (3)1.2.2 国内研究现状 (3)1.3 本文研究内容和组织结构 (4)第2章道路图像预处理方法研究 (5)2.1 图像去噪中的滤波技术 (5)2.2 图像分割的算法研究 (6)2.2.1 简单的阈值分割 (6)2.2.2 基于最大类间方差法(OTSU)的图像分割 (7)2.3 连通域标记 (8)2.4 图像的边缘提取 (10)第3章基于Hough变换的车行道检测 (11)3.1 Hough变换基本原理 (11)3.2改进的Hough变换 (12)3.2.1极角约束区域的建立 (12)3.2.2 动态感兴趣区域ROI的建立 (13)第4章车道线的高斯混合模型建立 (15)4.1单高斯背景建模 (15)4.2混合高斯背景建模 (16)4.2.1 背景模型的建立 (16)4.2.2 背景模型的判定 (17)4.2.3 背景模型的更新 (17)第5章车道线检测与跟踪系统的实现 (19)5.1 多线程实现技术 (19)5.1.1 线程的概念 (19)5.1.2线程的同步 (20)5.1.3 Win32对多线程的支持 (20)5.2 OpenCV的图像预处理实现 (22)5.2.1 图像的读取和显示 (22)5.2.2 预处理的实现 (23)5.3高斯混合在车道线检测中的实现 (25)5.4 计算车道线夹角 (28)第6章总结 (30)参考文献 (31)致谢 (33)附录：程序代码 (34)第1章绪论1.1 课题研究的背景和意义随着我国经济的不断发展和科学技术的不断进步以及生活水平的不断提高，汽车正逐步成为大众的交通工具。
根据德国研究机构最新研究结果显示，全球汽车保有量接近10亿，到2015年还将增加20%。
随着汽车的不断普及以及汽车行车速度的不断提高，交通事故的数量也随之上升。
每年的交通事故给国家的经济，人民的生命和财产造成了巨大的损失。
随着交通安全问题日益严重，交通安全己经成为人类必须认真对待的重大问题。
据世界卫生组织报告，每年全球死于车祸的人数达到120万人，另有大概5000万人每年在交通事故中受伤。
根据我国交通部统计，我国每年因交通事故而死亡的人数在10万左右，占全球交通事故死亡人数的五分之一，位居世界第一。
2010年1月9日交通部通报，当年全国一共发生交通事故238351起，其中造成67759人死亡，另有275125人受伤，直接经济损失9.1亿元。
表1.1统计了我国4年来的交通事故数量和经济损失[1]。
表1.1：交通事故统计情况由于疲劳驾驶和注意力不集中，引起车辆偏离车道线从而造成交通事故的数量约占所有交通事故的三分之一左右。
国外研究机构分析研究显示，五分之一的驾驶司机都经历过因偏离行车道而引发的交通事故。
虽然目前国内没有该方面的统计数据，但因车辆偏离行驶车道而造成的交通事故也屡见不鲜。
智能交通系统(ITS)得到了各个发达国家的重视，智能车辆的研究应用是的重要组成部分，其中车辆行道线的检测与跟踪作为智能交通系统的重要部分得到了高度的重视，吸引着越来越多的研究机构和汽车生产厂商的兴趣。
智能车辆可分为自主导航和安全保障两个方面。
由于车辆的自主导航应用依赖于完整的ITS系统的建立，短期内难以全面实施并普及，而安全保障技术可以短期内应用在驾驶员辅助驾驶系统中并取得较好的实验效果，从而为解决因驾驶员主观因素而发生的交通事故提供了有力的技术支持。
针对以上问题，各国都加强了在车辆安全保障技术领域的研究。
在车道偏离预警系统中，整个系统的关键是车道线的正确提取与识别。
车道线的提取主要完成从图像中检测并识别出车道线，并且确定车辆在道路上的安全可行区域和定位车道线相对于车辆的位置，以便监测车辆行进的实时情况。
