统计表明，因车道偏移造成的交通事故占各种交通事故总数的半数之多。车道线偏移预警系统的作用就是在驾驶员疲劳或注意力不集中而导致车辆即将偏离车道或发生碰撞时，对驾驶员发出警示，让驾驶员尽可能快地做出反应，避免交通事故的发生。本文针对车道偏移预警系统的关键技术:车道线检测技术，进行了深入研究，提出了基于特征增强——特征提取——特征推理的车道线识别算法的总体设计思路。　　首先通过设计车载相机的自动曝光控制算法，改善图像质量，增强特征信息。提出了基于感兴趣区域的车载相机自动曝光控制算法，以最大化车道线和背景路面的灰度差为调节目标，根据图像感兴趣区域内容的分布，实时判断车辆所处的环境，根据车辆所处环境实时切换调节算法，使车辆在光照均匀和高对比光照环境下均能获得较好的曝光效果。　　然后对相机捕获的图像进行预处理操作，利用高斯滤波去除干扰信息;通过投影变换获得目标车道线的物理坐标与图像坐标的映射关系，实现单目视觉下的距离检测;将相机捕获的图像变换成鸟瞰图，使车道线的形态更符合其本身的平行性特征，然后利用局部自适应阈值化方法进行二值化处理，保留车道线信息，剔除背景路面等非车道线信息。　　最后通过霍夫变换提取出候选车道线，并提取候选车道线的虚实线特征、轮廓特征、平行特征和车道宽度等特征，依据特征的显著性等级进行特征推理，并加入跟踪机制，利用图像连续两帧间的相关性实现车道线跟踪，最终获得车道线的位置信息，实现车道线检测。　　通过大量的实验表明，本文所提出的算法具有较强的抗干扰能力，在高速公路、城市快速路、夜间城市道路路况下均有较好的检测效率，尤其对地面有渣土干扰、树荫干扰等路况，车道线的识别率有较大提高。