摘要
车道线检测和识别是自动驾驶和辅助驾驶系统中的关键技术，其旨在实时准确地感知车辆行驶环境，为车辆决策提供可靠依据。
鱼眼广角相机凭借其广阔的视野范围，能够有效弥补普通相机视野狭窄的缺陷，为车道线检测和识别提供更加丰富的信息。
本文首先阐述了车道线检测和识别的概念，并介绍了鱼眼广角相机的成像原理和畸变校正方法。
其次，对基于鱼眼广角相机的车道线检测和识别技术的研究现状进行了详细综述，包括传统图像处理方法和深度学习方法。
然后，对各种方法的优缺点进行了比较分析，并探讨了未来可能的研究方向，例如多传感器融合、实时性优化以及鲁棒性提升等方面。
关键词：车道线检测；鱼眼广角相机；畸变校正；深度学习；自动驾驶
#1.1车道线检测和识别车道线检测和识别是指利用计算机视觉技术，从图像或视频序列中自动识别出车道线的空间位置和几何形状，并确定车辆相对于车道线的位置关系。
该技术是实现自动驾驶和辅助驾驶功能的关键，能够为车辆提供车道偏离预警、车道保持辅助等功能，有效提高驾驶安全性和舒适性。
#1.2鱼眼广角相机鱼眼广角相机是一种特殊的相机，其镜头视角接近或超过180度，能够提供比普通相机更广阔的视野范围。
鱼眼相机成像利用球面投影原理，将较大范围的场景投影到有限的图像平面上，因此具有较大的图像畸变。
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