随着社会的不断发展,给人们的出行工具带来了很大的变革,人们对汽车的需求量也越来越大。伴随着汽车的普及,汽车行驶的安全问题也日益突出。面对日益严峻的交通安全形势,提高汽车安全性能、减少交通事故的发生成为人们的关注的焦点。开展对智能交通系统的研究迫在眉睫,对确保车辆行驶安全起着重要的作用。车道偏离预警技术是车辆安全辅助驾驶系统的研究方向之一,车道线识别是汽车行驶的重要标识,所以对车道线识别和车道偏离预警的研究是智能辅助驾驶系统的重要研究内容,本文从分析车道线的形态特征入手对车道线识别技术进行研究并提取车道线识别的参数对进行车道偏离预警。本系统的主要流程为：首先,对图像进行灰度化、平滑滤波、图像增强、二值化处理和边缘修补等一系列必要的预处理,并利用道路区域和非道路区域之间存在的自然分界线,对图像进行自底向上的垂直二分扫描,提取出车道线的特征区域。其次,利用车道线特有的形态特征对特征区域进行筛选过滤、合并拟合以及预测处理。然后,根据对前面图像处理得到的识别信息,利用序列图像之间的相关连续性对后续图像进行跟踪检测,缩小了扫描范围,减少了存在的干扰信息,提高了跟踪识别的准确性和实时性。最后,利用提取已识别的车道线参数与车道偏离预警决策算法结合起来,再根据一定的参数指标决定是否对车辆发出预警。实验结果表明,本文的基于形态特征的车道线识别算法可以较为准确的识别出车道线,并且可以实现对视频的跟踪处理,利用提取已识别的车道线参数提出的车道偏离预警决策算法,能准确和实时的检测出发生车道偏离,具有较好的鲁棒性和较高的运行效率。