为加强研究生学术交流活动，推进学术创新，特开通“研究生学术报告预告区”。我校研究生和教师可以在预告区及时发布和了解有关研究生学术报告的信息，届时参加。也可就某学术报告展开专题讨论与交流。
本报告首先对车道线检测与识别的研究意义做了简单的介绍，随着汽车的日益普及，道路交通事故发生率不断上升，自动驾驶可以有效减少交通事故的发生，而车道线检测与识别是自动驾驶系统的重要组成部分。然后介绍了传统的车道线检测方法主要基于边缘检测或者图像分割，而深度学习方法利用网络模型自动学习目标特征，具有较高的泛化能力以及鲁棒性，可以有效提高目标检测的准确率，所以进行了基于卷积神经网络进行了车道线检测的研究。接着对卷积神经网络进行介绍，对网络参数以及网络结构进行了详细介绍，为了在一定程度上既能保持车道线检测的准确率，又能精简网络，本报告给出了不同的网络结构进行对比。