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

近年来，随着智能交通系统和自动驾驶技术的快速发展，道路环境感知作为其核心技术之一，受到了学术界和工业界的广泛关注。

而道路车道标记检测作为道路环境感知的重要组成部分，对车辆行驶安全、交通效率提升等方面具有重要意义。

本选题旨在研究基于深度学习的高效道路车道标记检测方法，以提高车道标记检测的准确性和效率。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对道路车道标记检测进行了大量的研究，取得了一系列的研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在车道线检测方面取得了一定的进展，例如：
华南理工大学的学者提出了一种基于深度学习和逆透视变换的车道线检测方法，该方法结合了深度学习的语义分割能力和逆透视变换的几何约束能力，有效提高了车道线检测的精度[1]。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.深入研究深度学习目标检测算法，特别是单阶段目标检测算法，分析其在车道标记检测中的优势和不足，并针对车道标记的特点进行改进和优化。

例如，可以考虑使用轻量级的网络结构、多尺度特征融合等方法来提高检测精度和效率。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研阶段：阅读相关文献，了解车道标记检测的国内外研究现状、主要方法和技术难点。

学习深度学习目标检测算法的基本原理、常用模型和评价指标。

分析现有数据集的特点，为构建数据集提供参考。

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.针对道路车道标记的特点，对现有的深度学习目标检测算法进行改进和优化，以提高车道标记检测的精度和效率。

2.构建大规模、高质量的车道标记数据集，用于模型训练和测试，以提高模型的泛化能力。

3.探索轻量级深度学习模型的设计，以降低计算复杂度，提高检测速度，满足实时性要求。

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, 杨辉, 刘文予, 等. 基于深度学习的智能驾驶车辆车道线检测技术综述[j]. 汽车工程, 2022, 44(3): 601-616.

2. 李志伟, 郑凯, 郑帅, 等. 基于深度学习的无人驾驶车道线检测技术综述[j]. 计算机应用研究, 2021, 38(11): 3201-3210, 3218.

3. 郭强, 赵志峰, 沈春林, 等. 基于深度学习的车道线检测方法综述[j]. 计算机科学, 2020, 47(9): 11-20.