当前我国化工行业发展迅速,对危化品的种类和数量的需求变得越来越大,因此危化品的运输量也随之不断增加,截止到2020年我国危化品运输量已达到17亿吨以上,并且仍明显呈上升的趋势,而这其中公路运输是危化品运输的主要运输方式,这也就增加危化品车辆在公路上发生交通事故的可能性。因此加强危化品车辆的车道偏离预警技术的研究对于危化品车辆在公路上的安全运输具有重要的意义。针对危化品车辆运输安全的问题,本文提出了基于图像的危化品车辆车道线识别与车道偏离预警技术研究,着重分析了车道偏离预警系统、车道线识别算法和车道偏离预警算法的国内外研究现状,通过仿真对比与分析选取了表现较好的算法。本文研究内容如下:（1）道路图像预处理部分,采用了加权平均法的灰度化、中值滤波法去噪、自适应局部阈值法的二值化方法以此来减少道路中干扰物和光照的影响,并通过建立感兴趣区域来减少运算量。（2）道路图像边缘检测部分,通过对四种边缘检测算子的边缘检测效果和处理时间的比较和分析,选择了Canny算子作为道路图像的边缘检测算法。（3）车道线识别与跟踪部分,通过对道路模型进行假设和建立车道线模型,分析了最小二乘法、经典霍夫变换法和累计概率霍夫变换法的车道线识别方法的不足之处,提出了改进的累计概率霍夫变换法和采用Kalman滤波算法对车道线跟踪,从而实现对车道线的识别与跟踪。（4）车道偏离预警算法部分,通过分析三种车道偏离预警模型的优缺点和结合危化品车辆的特点,提出了基于直线角度和横向距离的预警模型,从而对危化品车辆进行车道偏离预警判断,实验结果表明对危化品车辆发生偏离时可以及时准确发出预警,并最终通过预警界面显示出来。