基于图像的车辆行道线检测与跟踪保持的中期报告介绍：车辆行道线检测与跟踪保持是智能驾驶系统中的重要基础技术，本项目旨在开发一种基于图像的车辆行道线检测与跟踪保持方法。本文是该项目的中期报告，主要介绍了一些项目的进展情况和未来的计划。研究进展：1.数据集采集和预处理为了训练和测试车辆行道线检测和跟踪模型，我们采集了大量的道路图像和相应的行道线标注数据。首先，我们从公共数据库和在线地图上下载了一些道路图像，并使用人工标注工具手工标注了行道线。其次，我们还车载设备拍摄了一些实际的道路图像，并使用人工标注工具标注了相应的行道线。最后，我们使用图像处理技术对数据集进行了预处理，包括图像去噪、亮度调整、图像增强等。2.检测算法的实现和优化我们采用了基于深度学习的方法，使用卷积神经网络（CNN）实现车辆行道线的检测。我们使用了一种名为“U-Net”的CNN模型，它能够有效地识别道路图像中的行道线。我们还对模型进行了多次优化，提高了模型的识别精度和速度。3.跟踪算法的实现和优化为了跟踪行道线，我们采用了基于卡尔曼滤波器（KalmanFilter）的方法。我们使用了一个名为“ExtendedKalmanFilter”的增强卡尔曼滤波器，在车辆行驶过程中对行道线进行跟踪。我们还对算法进行了多次优化，提高了跟踪精度和鲁棒性。计划：1.进一步优化检测和跟踪算法，提高算法性能。2.自动化数据集的采集和标注，通过无人驾驶车辆实现数据集采集的自动化。3.对算法进行实际测试，验证算法的性能和实用性。结论：本项目旨在开发一种基于图像的车辆行道线检测与跟踪保持方法，目前已经取得了一定的进展。我们将进一步进行算法的优化和实际测试，以验证算法的性能和实用性。