在现代社会中,汽车的使用普遍产生了很多诸如交通事故、环境污染等问题,其中汽车偏离车道在交通事故中占了很大比例。因此,车道偏离预警系统的研究越来越受到各个国家的重视。车道线检测和识别是车道偏离预警系统中基本的、必须的功能。到目前为止,已经有很多车道线检测和识别的方法被提出。然而,这些方法中缺少一种能有效识别由突起路标构成的新型车道线的方法。本文以鱼眼相机作为外界环境信息的获取手段,设计了一种识别新型车道线的算法。为了识别由突起路标构成的车道线,本文应用了两种方法检测突起路标：一种是借鉴医学上检测肺结点的滤波器而设计了一种圆点滤波器,这种滤波器可以检测出疑似突起路标的亮圆点。另外,感兴趣区域的划分使我们把目标定位在道路面上,这样可以减少非突起路标的亮圆点的干扰。另一种方法是使用OLS模板的匹配方法,根据突起路标在路面上的位置和真实的大小,利用逆透视投影原理可以得到它在图像上的形状,然后构造出用于模板匹配的OLS模板。这种方法可以精确地定位突起路标,排除使用滤波器后存在的噪声点。这两种方法结合使用可以有效地检测出路面上的突起路标。在得到突起路标的中心点后,本文利用一种新提出的基于Hough变换和聚类的算法拟合出车道线,这种算法能够在只得到少量的突起路标中心点的情况下使用,且对由误检测得到的噪声点有一定的抗干扰性。本文针对不同类型的车道线场景进行了检测实验并评估,实验和算法评估结果表明,本文提出的检测突起路标和识别车道线的方法是鲁棒的、有效的。