项目简介

（简要介绍该项目的前沿行业技术背景，围绕该研究主题开展大学生创新实践研究的范围和方向，以及能为学生提供的实验条件，如场所、软硬件设备、实验平台等）

近年来，随着智能驾驶技术的快速发展和应用普及，基于计算机视觉的环境感知技术成为智能车辆系统的重要组成部分。车道障碍物检测与预警系统在交通安全、无人驾驶和智能辅助驾驶领域具有重要意义。通过结合深度学习算法、目标检测模型和图像处理技术，车辆能够实时识别并分析车道中的障碍物，提供安全预警并规避风险。当前，卷积神经网络（CNN）、目标检测算法（如YOLO、Faster R-CNN等）、以及嵌入式计算平台（如NVIDIA Jetson系列）为该领域提供了强有力的技术支持。

围绕“基于视觉的车道障碍物智能分析与预警系统”这一主题，大学生创新实践研究可涵盖以下范围和方向：

1.视觉算法研究

l  车道线检测与识别（如Hough变换、深度学习模型等）。

l  障碍物检测与分类（如使用YOLOv8、Faster R-CNN等主流目标检测算法）。

l  视频图像预处理与增强（如去噪、去模糊、亮度调节等）。

2.深度学习模型优化

l  针对车载设备的模型轻量化与优化（如模型剪枝、量化和蒸馏）。

l  在不同场景下（雨天、夜晚等）模型的鲁棒性提升。

3.硬件实现与系统集成

l  在嵌入式计算平台上（如NVIDIA Jetson Nano/AGX Orin）部署视觉算法。

l  与传感器（如激光雷达、超声波传感器等）融合，提高系统精度与可靠性。

4．实验场景与应用开发

l  构建真实或模拟的车道实验场景，验证算法性能。

l  开发基于车道障碍物检测的智能预警系统，实现友好的用户界面。

学校可为学生提供以下实验条件，以支持项目开展：

1.实验场所

l  智能驾驶实验室：具备良好的硬件基础与软硬件集成环境。

l  室外模拟实验场：包括车道模拟、障碍物布置等场地。

2.软硬件设备

l  嵌入式开发平台：如NVIDIA Jetson Nano、Jetson Xavier NX等。

l  高性能GPU服务器：支持深度学习模型训练（如RTX 3090、A100等）。

l  高精度摄像头设备：用于视频数据采集（如Realsense或工业相机）。

3.实验平台

l  算法开发框架：PyTorch、TensorFlow等。

l  数据标注与增强工具：如LabelImg、Albumentations等。

l  自动驾驶仿真工具：如CARLA、Gazebo等。

l  开发与测试工具链：OpenCV、ROS、MATLAB等。

招募学生要求

（学生参与项目研究所需的知识背景、技术能力等要求）

为保障项目顺利推进，拟招募具有相关知识背景和技术能力的学生参与研究，具体要求如下：

1. 专业背景

• 计算机科学与技术、人工智能、电子信息工程、自动化、交通工程等相关专业的本科生或研究生。
• 具备一定的跨学科学习能力和团队合作精神。

2. 知识背景

• 计算机视觉基础：了解图像处理基本原理，如边缘检测、目标检测和分割技术等。
• 深度学习理论：掌握深度学习的基本概念，如卷积神经网络（CNN）、目标检测模型（如YOLO、Faster R-CNN 等）。
• 编程能力：熟悉Python语言，掌握常用的机器学习与深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）。

3. 技术能力

• 算法开发
• 有一定的计算机视觉项目经验，熟悉 OpenCV 等图像处理工具的使用。
• 能够实现或优化目标检测与分类模型。
• 数据处理
• 熟悉数据采集、标注与增强流程。
• 能够进行实验数据的预处理与分析。
• 系统开发
• 具备基本的嵌入式开发知识，能够在平台（如NVIDIA Jetson系列或树莓派）上部署算法。
• 了解ROS（机器人操作系统）或类似实时操作系统的使用方法。
• 实验与测试
• 能够设计实验场景、搭建测试环境并进行数据验证。

4. 其他能力

• 问题解决能力：能够分析并解决研究中遇到的技术难题。
• 文献阅读与写作能力：能够阅读相关领域的英文文献，并参与项目研究报告、论文或专利的撰写。
• 创新能力：对智能驾驶、车道障碍检测等技术应用有浓厚兴趣，具备一定的创新思维。