随着人们生活水平的逐渐改善,为了更加舒适和便捷的生活,汽车也逐渐进入了各个家庭之中,与此同时带来了日趋恶劣的交通问题,交通变得越来越拥挤,交通事故发生的频率也大幅增加,交通安全早己变成我国乃至全世界人们共同重视的一个社会问题。虽然近年来发生的交通事故数量降低了很多,但是在所有问题中所占比重仍比较大,而且这些事故严重影响了家庭的幸福以及社会的安定。在相关研究中,根据不完全统计有近一半的交通事故是因为车辆偏离车道线造成的,如果提高驾驶者的反应时间将会极大地减少事故的发生量。因此,提高车道线检测技术水平,完善车道偏离预警辅助系统,降低车辆行驶过程中的安全隐患有重要意义。但在实际的车辆行驶中,道路环境是复杂多变的,还会受到周边车辆的影响,这些因素会严重影响车道线检测的准确性,所以要求车道线检测系统需要较强的环境适应性,才能获得高准确率,同时车道线检测还存在计算量大、耗时长的问题,但在车辆行驶中,危险发生往往在一瞬间,将失去最佳的补救时机,所以提高检测效率,进而降低交通事故的发生对大众生活及社会安定具有重要意义。为了提高车道偏离预警系统的实时性和准确性,本论文从算法处理和系统实现两方面进行了研究,研究了基于ZYNQ平台的车道偏离预警系统,并获得了有益效果:(1)本文通过使用改进的Hough和最小二乘拟合相结合的方法,不仅可以消除双边缘,而且能够稳定地对前方各种复杂路面进行车道线识别,识别准确度较高。(2)图像预处理阶段采用基于ZYNQ架构的系统,实验结果表明ZYNQ架构的处理能力为单纯使用软件架构性能的3.1倍,相对于纯软件设计,使用FPGA硬件加速,可以极大地加快检测的进度,减少时间开销,可以达到实时检测的目的。(3)本文基于ZYNQ系列开发平台,采用软硬件协同设计的方法对车道偏离预警相关问题进行研究,在系统实时性等方面进行优化,这对提高车道线偏离预警实时性和鲁棒性以及完善车道偏离预警具有重要意义。