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为了提高汽车辅助驾驶系统中车道线检测的准确性、实时性和鲁棒性，本文提出了一种综合方法对车道线进行检测和跟踪。首先，利用逆透视点变换减少图像形变；根据车道线的颜色和几何特征，采用基于DBSCAN的算法实现聚类簇划分；然后，利用基于抛物线模型的RANSAC拟合方法初步完成车道线提取，并针对不同的环境干扰，制定了相应的优化策略，实现了自车道线的鲁棒检测；最后，利用Kalman滤波对车道线模型进行跟踪处理，保证系统的稳定性。实验证明，本文提出的算法在多种复杂环境下都能准确识别自车道车道线，能够满足辅助驾驶系统的实际需求。-