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伴随着经济与交通事业的发展，汽车已逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分，在给人们生活带来舒适和便利的同时，汽车的普及也引发了一系列道路交通安全事故，造成了巨大的人员伤亡和经济损失，这促使人们开始重视汽车的安全问题，近年来，汽车主动安全技术逐渐成为研究领域的热点。车道偏离预警技术作为汽车主动安全技术中重要的组成部分，对减少由车辆非正常变道所引发的交通事故具有重要意义。本文对车道偏离预警系统展开研究，内容包括基于FPGA的道路图像采集系统、道路标线识别算法和车辆偏离判断算法。系统硬件基于Altera公司开发的EP3C25F324C8N型FPGA芯片，首先通过CCD摄像机采集CVBS格式的道路图像，图像信息经ADV7180视频转换芯片转换为YCrCb4:2:2格式数字图像，在FPGA芯片中进一步将其转换为24位RGB格式数字图像，以便后期能够处理；最后通过SDRAM数据缓存模块和ADV7123将处理后的数字图像转换为模拟格式在LCD液晶屏上显示。系统软件设计分为道路标线识别和车辆偏离判断两部分，首先设计卡尔曼滤波器去除图像噪声，然后利用双阈值分割提取图像中白色和黄色像素信息，在图中路面部分建立动态感兴趣区域（Region of Interesting, ROI）；其次，采用主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）方法降低道路标线特征的维数，以Canny边缘检测算子提取标线特征，继而通过支持向量机（Support Vector Machine, SVM）方法识别标线信息，并通过Hough变换对其进行拟合。最后，本文根据识别出的道路标线与图像中水平线的夹角确定车辆的偏离率，依据偏离率判断车辆是否偏离车道。本文实验部分首先对摄像机进行标定，然后通过对比验证了双阈值分割和SVM方法在提取标线边缘和识别标线特征上的优势，最后利用Matlab软件验证道路标线识别算法的效果，实验证明，本文采用的算法能达到良好的识别效果。