经济和社会的快速发展,给人们的生活带来了巨大变化,人们对汽车的需求量也越来越多。近年来,随着汽车数量的迅速增长,交通事故频繁发生。因此,为了更好的帮助驾驶员安全行车,避免交通事故的发生,开展以预防为主的智能汽车安全辅助驾驶技术显得尤为重要。其中,基于视觉的车道线检测与车道偏离预警系统是目前智能汽车研究的热点课题,也是实现汽车安全辅助驾驶功能的关键技术之一。基于视觉的车道线识别与车道偏离报警系统的算法流程：首先,对采集的图像进行平滑处理,以消除图像中的噪声干扰；接着对图像进行阈值分割和边缘检测,以减少背景的干扰,本文采用基于线段的区域增长法进行阈值图像分割；然后,利用最小二乘法和Hough变换的方法对车道线特征进行提取,通过仿真比较选取适合本文车道线提取的最佳算法。最后建立车道偏离模型和车道偏离决策准则,实现车道的偏离预警功能。本文的实验条件是以全景视频图像为基础,利用车载前方摄像头拍摄的图像算法的研究,实验仿真结果表明算法是可行有效的,并且达到了嵌入式平台的实时性要求。