1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，自动驾驶技术已经成为汽车产业的热门研究方向，而车道线检测作为自动驾驶技术的核心模块之一，对于车辆的安全行驶和智能交通系统的构建具有至关重要的作用。
本课题以Android平台为基础，设计和实现一款高效、准确的车道线检测程序，旨在为自动驾驶技术的实际应用提供技术支持，并推动智能交通系统的发展。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
车道线检测技术的研究已经积累了丰富的成果。
国内外学者在车道线检测算法、嵌入式平台实现等方面进行了大量的研究。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题将重点研究以下内容：
1.Android平台开发环境搭建:本课题将使用AndroidStudio作为开发环境，OpenCV作为图像处理库，详细介绍Android平台下车道线检测程序的开发环境搭建过程，包括AndroidStudio的安装配置、OpenCVSDK的导入和配置等。
2.图像预处理:针对Android平台的特点，研究适用于移动设备的图像预处理算法，例如图像灰度化、高斯滤波、边缘检测等，以提高后续车道线检测算法的效率和准确性。
4. 研究的方法与步骤
本课题的研究方法和步骤如下：
1.需求分析与系统设计:分析车道线检测程序的功能需求和性能需求，设计程序的总体框架和模块结构，确定程序开发所需要的软硬件环境。
2.关键技术研究:研究车道线检测的相关算法，包括图像预处理、车道线特征提取、车道线模型拟合等，并对算法进行优化，以提高算法在Android平台上的实时性和鲁棒性。
3.程序开发与调试:使用Java语言和AndroidStudio开发环境进行程序开发，并对程序进行调试，确保程序的正确性和稳定性。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对Android平台优化:本课题将针对Android平台的特性，对传统车道线检测算法进行优化，以提高算法在移动设备上的实时性和鲁棒性。
例如，可以采用OpenCV库提供的硬件加速功能，对图像处理算法进行加速，以提高算法的运行效率。
2.算法改进:本课题将在传统车道线检测算法的基础上，结合新的图像处理技术和机器学习算法，对算法进行改进，以提高算法的检测精度和鲁棒性。
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] 张毅,杨辉,王鹏,等.基于改进YOLOv5s的无人驾驶车辆车道线检测[J].电子技术应用,2023,49(01):157-163.
[2] 刘国栋,郭志远,张永强.基于改进LaneNet的结构化道路车道线检测[J].计算机应用,2022,42(S2):261-266.
[3] 孙浩,周建江,王春晓,等.恶劣天气下基于车道线语义分割的车辆定位[J].中国惯性技术学报,2022,30(06):848-854.
以上是毕业论文开题报告，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。
