1. 毕业设计（论文）主要内容：
道路交通中，车道线的识别是在车道偏离预警中的基础性识别问题，采用hough变换方法，在识别中存在易受环境以及道路条件的限制出现丢失问题。
本论文在贝叶斯概率网络的基础上，研究基于道路通行条件下的基于贝叶斯网络的车道线识别，预测车道线的行进方向，针对车道线丢失等问题进行研究。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1.查阅相关文献资料15篇以上（其中近五年外文文献不少于3篇）。
2. 完成开题报告。
3. 研究基于贝叶斯概率网络的车道线识别及预测。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1-3周 查阅中、英文资料，完成开题报告，完成不少于2万字符的英文翻译任务；4-8周 学习相关算法及相应综述表示方法；9-16周 完成贝叶斯概率网络的构造及训练和识别；17周 修改完成毕业论文，答辩。
4. 主要参考文献
[1] Carrie Pritt，Bayesclassifiers for imbalanced traffic accidents datasets。Accident Analysis Prevention,Volume 88, March 2016, Pages 37-51v
[2] Karim El-Basyouny, Tarek Sayed．Depth-basedhotspot identification and multivariate ranking using the full Bayes approach.Accident Analysis Prevention, Volume 50, January 2013, Pages 1082-1089
[3] Aritz Pérez, Pedro Larraaga,Iaki Inza. Supervisedclassification with conditional Gaussian networks: Increasing the structurecomplexity from naive Bayes
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