1. 本选题研究的目的及意义
随着人工智能技术的迅猛发展，无人驾驶技术已成为汽车产业的革新焦点，而路面识别作为无人驾驶系统的核心技术之一，直接关系到车辆的行驶安全和决策智能。
在理想路况下，现有路面识别方法能够取得较好的效果，但在复杂路况下，如光照变化、阴影遮挡、雨雪雾等恶劣天气以及道路标识磨损等因素的影响，传统的图像处理方法难以满足实际应用需求。
因此，本选题针对复杂路况下无人车路面识别问题展开研究，旨在探索更加鲁棒、高效的路面识别算法，为无人驾驶技术的进一步发展提供技术支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
路面识别作为计算机视觉和智能交通领域的重要研究方向，近年来受到了国内外学者的广泛关注，并取得了一系列重要研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在路面识别方面做了大量研究，并取得了一定的进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的研究内容主要包括以下几个方面：1.复杂路况下路面识别的挑战：-分析光照变化、复杂阴影、雨雪雾等恶劣天气对路面识别的影响。
-研究道路标识磨损、遮挡等因素对路面识别的干扰。
2.路面识别关键技术：-研究适用于复杂路况的图像预处理技术，如光照补偿、阴影去除、去雾去雨等方法。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与分析：-深入研究国内外无人车路面识别领域的相关文献，了解最新的研究进展、存在的问题和发展趋势。
-重点关注复杂路况对路面识别的影响、路面识别关键技术以及基于深度学习的路面识别方法等方面的研究成果。
2.复杂路况分析与建模：-分析光照变化、阴影、雨雪雾等恶劣天气以及道路标识磨损、遮挡等因素对路面识别的影响机理。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对复杂路况，提出基于深度学习的路面识别方法，利用深度神经网络强大的特征学习和泛化能力，提升算法对复杂路况的适应性和鲁棒性。
2.结合复杂路况的特点，研究适用于复杂路况的图像预处理技术、特征提取方法和路面分割算法，提高算法在复杂环境下的识别精度和效率。
3.构建包含多种复杂路况的实验数据集，用于算法训练和测试，并设计合理的评价指标，对不同路面识别方法的性能进行客观评价，为算法改进提供方向。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 张毅,徐志刚,王鲁豫,等.基于深度学习的无人驾驶车辆道路场景语义分割[J].吉林大学学报(工学版),2022,52(03):718-728.
[2] 刘国栋,王超,张为公,等.复杂场景下基于改进点云分割的无人驾驶可行驶区域检测[J].东南大学学报(自然科学版),2023,53(01):130-137.
[3] 谭震宇,金鑫,邓俊辉,等.基于改进YOLOv5的无人驾驶车辆道路目标检测[J].计算机工程,2023,49(03):133-140.
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