近几年来,随着我国汽车行业的快速发展,带来的交通问题越来越严重,安全出行成为人们日常关注的主要社会问题之一。人工智能技术和传统车辆的结合使得自动驾驶技术成为可能,目前车辆的高级驾驶辅助系统成为研究的主要热点。车道线检测有助于引导车辆安全驾驶,并且可以应用于高级驾驶辅助系统。在实际交通场景中,由于道路环境的复杂性、天气变化无常、昏暗或者炫目的光线、车道线模糊不清等原因,给车道线检测带来一定的挑战性。当前的车道线检测方法无法同时检测多条车道线,不能检测车道线的类型,同时具有检测精度不高、检测场景单一、实时性差等缺点。为了解决上述问题,本文将图像语义分割技术应用于车道线检测与识别。首先,本文采用张正友标定法对车载摄像头进行标定,标定实验的结果表明,车载摄像头内外参数准确,并且畸变矫正效果良好。使用标定好的车载摄像头进行车道线图像的采集,主要包括拥堵路段、高速路段、隧道路段等多种道路环境。对采集的数据进行图像预处理,进行人工图像标注工作,通过图像增强技术形成具有24440张图像的车道线数据集。然后,本文设计车道线检测图像语义分割模型,该模型由编码模块和解码模块组成。在编码模块中采用Resnet-50作为特征提取网络,获得车道线的高级语义信息;同时采用改进的扩张空间金字塔池化模块,可以减少模型参数量,同时可以多尺度的捕捉上下文信息。在解码模块中,采用多次融合低层特征的网络结构,通过融合车道线细节信息来逐步恢复图像的分辨率;同时加入自注意力机制,可以获得全局的车道线信息,提高模型检测精度。最后,设计实车验证平台并进行道路实验。通过在实际的道路环境中进行验证实验,同时对数据进行分析,验证本文设计的车道线检测模型的有效性和可行性,有一定的实际应用价值。