毕业设计实战：基于Matlab的车道线检测系统（从传统算法到深度学习全流程）一、项目背景：为什么要做车道线检测？车道线

一、项目背景：为什么要做车道线检测？

车道线检测是自动驾驶和高级辅助驾驶（ADAS）的核心模块——它能告诉车辆“该走哪条道”，为车道保持、自动巡航、偏离预警提供关键依据。但真实道路场景有三大痛点：

干扰多：阴影、积水、破损车道线、过往车辆会遮挡或混淆车道线特征；
场景杂：城市道路的弯曲车道、高速路的虚线车道、隧道内的弱光环境，传统算法难以通用；
精度要求高：哪怕10cm的检测偏差，都可能导致车辆偏离车道，引发安全风险。

我的毕业设计用Matlab实现车道线检测，分“主车道检测”和“多车道检测”两部分：主车道用“全卷积网络（FCN）+层次聚类”快速定位车辆所在车道；多车道用“共享编码器+多任务解码器”区分不同车道，最终在复杂场景下检测准确率达85%以上，满足实时性和精度需求。

二、核心技术栈：从传统方法到深度学习

整个系统围绕“数据预处理→模型设计→训练测试→效果验证”展开，技术栈兼顾Matlab的工程实现性和深度学习的高精度，本科生可复现：

技术模块	具体工具/算法	核心作用
数据处理	Matlab图像处理工具箱	预处理：图像去噪（高斯滤波）、边缘检测（Canny算子）、ROI区域提取；
主车道检测	FCN语义分割+层次聚类	定位主车道：FCN自动分割车道区域，层次聚类去除噪声，提取主车道特征点；
多车道检测	共享编码器+多任务解码器	区分多车道：VGG16做共享编码器提取特征，语义分割解码器分车道/非车道，实例分割解码器区分不同车道；
模型优化	帧间相似性修正+形态学操作	提升精度：用视频帧间相似性修正主车道特征点，形态学闭操作连接断裂车道线；
性能评估	准确率/P-R曲线/漏检率	验证效果：在公开数据集（如TuSimple）和自建数据集上测试，对比传统算法；
开发环境	Matlab R2022b	便捷实现：自带图像处理函数和深度学习工具箱，无需额外配置复杂框架；

三、项目全流程：4步实现车道线检测系统

3.1 第一步：数据准备与预处理

要训练可靠的模型，先需处理车道线数据，分2步完成：

3.1.1 数据集构建（2类核心数据）

公开数据集TuSimple：用于通用场景验证，含6000+张道路图像，标注了车道线位置、类型（实线/虚线），覆盖高速、城市道路；
自建复杂场景数据集：针对阴影、破损车道线等难点，用车载相机拍摄1000张图像，用LabelImg标注“主车道”“相邻车道”，分辨率统一为1280×720。

3.1.2 Matlab预处理流程（4步去噪增强）

高斯滤波去噪：用imgaussfilt函数平滑图像，消除椒盐噪声， sigma设为0.8，平衡去噪效果和细节保留；
```
img = imread('road.jpg');
img_denoised = imgaussfilt(img, 0.8); % 高斯滤波
```
颜色空间转换：从RGB转HSV，提取S通道（饱和度），增强车道线与路面的对比度（黄线/白线在S通道更突出）；
Canny边缘检测：用edge函数提取边缘，低阈值50、高阈值150，保留车道线边缘同时过滤杂边；
```
img_gray = rgb2gray(img_denoised);
img_edge = edge(img_gray, 'canny', [50, 150]); % Canny边缘检测
```
ROI区域提取：根据车载相机视角，手动划定感兴趣区域（通常是图像下半部分，排除天空、树木），减少无关区域干扰。

3.2 第二步：主车道检测——FCN+层次聚类

主车道检测的目标是定位车辆当前行驶的车道，核心是“自动分割+噪声过滤”：

3.2.1 FCN语义分割（自动提取车道区域）

传统方法需手动调整ROI，FCN能自动分割车道线区域，流程如下：

FCN模型训练：用Matlab深度学习工具箱加载FCN-8s模型，以TuSimple数据集为训练集，标签为“车道线（1）”“非车道线（0）”，训练50轮，学习率0.001；

% 加载FCN模型
net = load('fcn8s.mat');
% 训练配置
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 50, ...
    'InitialLearnRate', 0.001);
% 训练模型
trainedNet = trainNetwork(trainData, net, options);

车道区域分割：用训练好的FCN模型对预处理后的图像进行分割，得到粗糙车道掩码图（白色为车道线，黑色为背景）；
上下边界定位：扫描掩码图，累加每行像素值，找到第一条非零行（上边界topline）和最后一条非零行（下边界botline），确定有效车道区域[topline, botline]。

3.2.2 层次聚类（提取主车道特征点）

FCN分割结果含噪声（如路面污渍），用层次聚类筛选特征点：

特征点采样：在车道区域内，每隔10行采样边缘点（Canny检测得到的边缘），得到初始特征点集；
层次聚类分组：以“横向距离”为聚类依据，将特征点分为2组（左主车道线、右主车道线），排除距离过远的噪声点；
RANSAC拟合：用随机采样一致性（RANSAC）算法拟合聚类后的特征点，得到主车道线的直线/曲线模型（直线用y=kx+b，曲线用二次函数y=ax²+bx+c）。

3.2.3 帧间相似性修正（降低误检率）

视频序列中相邻帧的车道线位置变化小，用前一帧的车道线参数修正当前帧：

计算当前帧与前一帧车道线参数的差值（如斜率k的差值），若差值超过阈值（0.1），则用前一帧参数平滑修正，减少突发噪声导致的误检。

3.3 第三步：多车道检测——共享编码器+实例分割

多车道检测需区分“左车道”“当前车道”“右车道”，核心是“语义分割+实例区分”：

3.3.1 网络结构设计（共享编码器+双解码器）

共享编码器：基于VGG16，移除全连接层，加入批量归一化层（加速收敛），提取图像多尺度特征（1/2、1/4、1/8分辨率）；
语义分割解码器：用反卷积上采样，将编码器输出恢复到原始图像大小，输出“车道线/非车道线”二分类结果；
实例分割解码器：基于度量学习，将每个车道线像素映射到2维嵌入空间，使同一车道的像素距离近、不同车道的像素距离远，输出实例嵌入图。

3.3.2 损失函数设计（区分不同车道）

语义分割损失：用交叉熵损失，优化“车道线/非车道线”分类精度；
实例分割损失：用对比损失，使同一车道像素的嵌入向量靠近（吸引项），不同车道像素的嵌入向量远离（排斥项），公式如下：
```
Loss_{instance} = \sum_{same} \max(0, ||x_i - u_c||^2 - \delta_a^2) + \sum_{diff} \max(0, \delta_r^2 - ||u_c1 - u_c2||^2)
```
其中， $x_i$ 是像素嵌入向量， $u_c$ 是车道均值向量， $\delta_a=1.0$ （吸引阈值）， $\delta_r=2.0$ （排斥阈值）。

3.3.3 后处理（形态学+Mean-Shift聚类）

形态学闭操作：用imclose函数（结构元素3×3）连接断裂的车道线像素，填充小空洞；
```
se = strel('rectangle', [3, 3]); % 结构元素
img_closed = imclose(img_semantic, se); % 闭操作
```
Mean-Shift聚类：以语义分割结果为掩码，提取实例嵌入图中的车道像素，用Mean-Shift聚类区分不同车道（聚为3类，对应左/中/右车道）；
车道线拟合：对每类聚类结果用多项式拟合，得到完整的多车道线。