中图分类号：U463.675 文献标识码：A 文章编号：1003-8639（2025)06-0048-03

Research on Vehicle Lane Departure Monitoring Technology Based on Image Recognit

Fan Ling (Sichuan Technologyand Business University，Chengdu ，China)

【Abstract】With the increasingattention paid to traffc safety issues，accidents caused by lane deviation have become the focusof research.Thetraditional lane departuremonitoring technology has limitations.Thisarticlemainly studies theapplicationof imagerecognition technologyinthisfield.Byconstructingacompletetechnical chain， designing multi-scenario experimental schemes，and systematically analyzing the technical performance.The results show thatthe imagerecognition technology has high detectionaccuracyand lowcost inscenes with clear markings，but performs poorly in extreme weather conditions.

【Key words】 image recognition；lane shift；monitoring technology；automobile safety；computer vision

0 引言

在汽车安全技术发展进程中，车道偏移预警系统（Lane DepartureWarning System，LDWS)作为主动安全核心组件备受关注。疲劳驾驶与分心操作引发的车道偏离事故频发，传统惯性传感器方法受路面起伏和车辆姿态干扰，难以精准监测；计算机视觉技术虽带来新突破，但在雾霾、逆光等极端条件下存在特征丢失、误检率高等问题。

1基于图像识别的车道偏移监测方法

1.1 图像识别技术基础

图像识别技术通过模拟人类视觉系统，实现从数字图像中提取信息并理解其内容的核心功能。在车道偏移监测领域，该技术主要涉及图像采集、特征提取与模式识别3个关键环节。

在图像采集阶段，车载摄像头是获取道路场景图像的核心设备，镜头畸变校正与曝光参数调节直接影响原始数据品质。为消除光照变化带来的干扰，需采用自适应白平衡技术。特征提取环节的重点在于区分车道线与复杂背景，通常运用边缘检测算法定位路面标线的梯度变化，并结合颜色空间转换，强化黄白车道线的色彩特征。在模式识别层面，机器学习方法通过大量标注数据训练分类模型，使系统能够准确辨别真实车道线与类似纹理的干扰物。值得注意的是，实时性要求促使算法必须在有限计算资源下完成处理，这推动了轻量化网络架构的发展。例如，采用深度可分离卷积替代标准卷积操作，在保证精度的前提下，有效降低计算复杂度。上述技术基础的构建，为后续车道偏移分析提供了可靠的数据输入与特征支撑。……