行車交通安全現在是全球討論的議題及研究方向，本研究以台灣交通作為研究主題，利用市上的行車紀錄器作為影像視覺分析研究，本研究以影像處理技術為基礎，建立駕駛者車道影像，第一步先偵測駕駛車道，其中考慮了各種不同的亮度所造成之影響，並提出如何提升車道線之辨識率及結果。第二步加入辨識駕駛者所處車道位置，並記錄變換車道時間及次數；最後提供出探討分析駕駛是否為正常駕駛者或危險駕駛者之參考數據。為提高本系統車道位置辨識效率，不僅增加考慮將影像轉為HSV進行辨識，辨識車輛兩旁護欄，判斷車道位置，讓整體平均辨識率提升6%以上。在變換系統車道偵測，透過影像二值化處理，設定感興趣區ROI，若車道標線經過設定感興趣區ROI，則斷定駕駛在變換車道。
在本系統基本車道安全功能，系統標線偵測利用Hough Transform進行道路標線，再光流偵測，將天空影像進行平均值運算能判定光流，再自動參數調整。本系統即將資訊提供給駕駛人作為參考，遇到突發狀況系統可發出警示提醒駕駛人讓駕駛人可以多一分安全。

Nowadays, safety driving assistant issues has become more and more important. Firstly, we had developed a video-based lane detection system. We proposed a real time image processing technologies by Hough Transform to describe the lanes. We not only consider about the different brightness but also the color of the environment to enhance the lane recognition rate. The frequency of the lane-change information were regarded the driver’s driving behavior. In this paper, we improved the analysis of the lane-change status by analysis the HSV color histogram. After we analysis the lane position, we addressed the frequency of the lane-change information as the important reference of the driver’s behavior. The overall lane detection rate in our testing video (including different circumstances ex: Day. Night, shade…) was between 82% to 89%. In our preliminary results, our real time lane-detection system improved up to 6% recognition rate.

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目錄
摘要
ABSTRACT
誌謝
第一章 緒論
1.1研究動機
1.2研究目的與方法
1.2.1研究目的
1.2.2研究方法
1.3研究範圍
1.4論文架構
第二章相關文獻探討
2.1標線偵測文獻探討
2.2車輛偵測文獻探討
第三章車道線偵測
3.1影像格式
3.2邊緣檢測器
3.3 DILATION與EROSION
3.3.1 Dilation(膨脹)
3.3.2 Erosion(腐蝕)
3.4 HOUGH TRANSFORM 標線偵測
3.4.1偵測標線流程圖
3.4.2偵測標線實驗結果
3.5行車影像光流調適當時不同環境
3.6光影遮蔽物
第四章 偵測變換車道
4.1偵測變換車道
4.2統計變換車道次數
4.3變換車道偵測結果
第五章車道位置偵測
5.1轉換色彩空間減少誤判
5.1.1影像轉為RGB
5.1.2影像轉為HSV
5.1.3白天車道偵測實驗結果
5.1.4夜晚車道偵測
5.1.5夜晚偵測車道實驗結果
5.1.6 HSV夜晚車道偵測
第六章 行車數據分析
6.1輸出行車紀錄數據
6.2分析結果
第七章 系統開發與實作
7.1 OPENCV
7.2系統基本功能
7.3系統介面與實作
第八章　結論及未來展望
8.1結論
8.2未來展望
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