随着经济、社会的发展,汽车的普及为人类的生活带来极大的便利,但与此同时,由于酒后驾驶、疲劳驾驶等造成的伤亡事故也逐年增多。随着人工智能技术的发展,自动驾驶汽车已开始走进人们的生活,这将极大的降低交通事故率,带来更好的出行体验。车道线检测作为自动驾驶系统的关键模块之一,在防碰撞、自动泊车、自动并道等任务中发挥着重要的作用。使用单目相机拍摄道路图像,利用计算机视觉与模式识别技术进行车道线检测,是当前的研究热点之一。由于车道线在图像中主要体现为与道路对比明显的黄色或白色线段,因此研究视觉图像中的线段检测算法,对进一步的车道线检测研究具有重要意义。在数字图像中,线段具有长度、宽度、位置和方向等一系列属性参数。在图像中提取线段特征,不仅要求将线段在图像中检测出来,还要计算出线段的各项属性参数。车道线检测系统需要满足三个方面的需求:第一,当图像中包含有大量的噪声时,会造成线段的误检、漏检以及线段参数的计算偏差,系统需能有效滤除噪声;第二,图像中的线段具有长度、宽度、位置、角度等多种属性,检测车道线时需求出车道线的一系列属性参数;第三,图像中往往含有多条平行、交叉和共线的车道线,系统需能同时检测出多条线段。针对上述需求,本论文的主要工作如下:(1)深入调研并分析基于霍夫变换的线段检测方法,最终采用基于改进霍夫变换的线段检测算法作为车道线检测系统的核心算法。(2)使用Python语言来实现基于改进霍夫变换的线段检测算法,可用来进行单线段和多线段检测,并利用模拟数据和自然场景数据对所实现算法的精度和效率进行验证。(3)以上述算法为核心,设计并实现车道线的检测系统。