汽车作为主要交通工具,使得人们出行舒适便捷的同时也带来了交通安全隐患。车辆在行驶过程中,由于驾驶员的可视范围受限、交通环境复杂以及驾驶员的技术生疏或处于疲劳状态导致车辆在驾驶员无意识状态下偏离正在行驶的车道,引发擦碰事故,不仅带来时间和财产的损失,导致局部区域交通拥堵,更严重的可能造成人身安全的损伤。车道偏离预警系统(Lane Departure Warning Systems,LDWS)作为主动安全的关键技术,通过报警提醒等方式提前警示驾驶员,避免事故的发生。可见,车道偏离预警技术对于道路交通安全具有重要意义。本文针对现有LDWS系统应用过程复杂,需要安装的组件相对较多,应用成本较高的问题,结合当前Android移动终端大量普及,处理性能大幅提升的现状,借助移动设备的优势,研究基于智能手机的车道标志线检测与偏离决策技术,以降低LDWS系统的应用成本,减少安装组件,为后续车道偏离预警系统的普及奠定基础。本文的研究工作从以下两方面着手:首先,由于实际交通环境复杂多变,光照变化、阴影遮挡和路面破损等都会对车道标志线检测造成一定影响。基于此,本文提出了一种复杂环境下的车道标志线检测算法,该算法在车道标志线检测阶段,运用顶帽运算增强预处理图像中车道标志线与路面部分的灰度对比度,再结合自适应阈值与边缘检测有效获取车道标志线候选特征点。同时根据实际车道标志线的结构特征,对Hough空间进行约束来拟合车道标志线,并对车辆两侧的车道标志线进行Kalman跟踪。最后通过对在西安市采集的数据集与网络上共享的数据集进行仿真分析,最终验证在满足实时性需求的条件下,该算法能够适应不同的场景,且具有更高的准确率。其次,在实际驾驶场景中,传统的CCP(Cars Current Position)模型并不能满足车辆一直临近车道边界行驶的需求。因此,本文从实际需求出发,先利用车辆相对横向偏移、车道标志线方向角来判断车辆是否进入偏移状态,再结合相对横向偏移的变化趋势来估计车辆运动状态,最终判断车辆是否将要偏离当前车道。实验结果表明,基于车辆运动状态的偏离决策算法能够提高预警准确率。最后,根据当前LDWS系统的应用状况,分析当前系统未能广泛应用所面临的问题,基于Android移动终端设计开发了一种车道偏离预警应用,同时验证上述算法的有效性,提供一种低复杂度,低成本、便于安装的车道偏离预警服务。