通過機器視覺檢測和識別道路標記，主要可以通過以下幾個步驟進行：

1. 圖像預處理：

邊緣檢測：這是識別車道線和其他道路標記的基礎(chǔ)步驟，通過檢測圖像中的邊緣，可以突出道路標記的輪廓。

圖像復原：針對相機抖動、車輛快速行駛或電子元器件噪聲導致的圖像模糊或退化問題，可以采用圖像復原技術(shù)，如基于偽逆保真項的TV正則化模型或改進U-Net++的去噪先驗模型，以提高圖像質(zhì)量。

2. 特征提取：

顏色和梯度閾值：應用顏色和梯度閾值來更好地檢測線條，這有助于找到描述左右車道線的多項式。

ROI區(qū)域確定：確定感興趣的區(qū)域（ROI），可以減少處理時間并提高識別準確性。

3. 車道線和交通標志識別：

車道線識別：基于Hough變換或二度多項式擬合等方法，可以確定構(gòu)成車道的左右線，進而識別和繪制車道線。

交通標志識別：采用深度學習的方法，如YOLO模型，可以對交通標志進行定位和識別。YOLO模型因其速度和準確性在交通標志識別中備受青睞。

4. 高級處理：

攝像機標定和圖像失真去除：為了獲得準確的道路標記信息，需要對攝像機進行標定，并去除圖像失真。這可以通過使用多個棋盤圖像來計算攝像機的變換矩陣和畸變系數(shù)來實現(xiàn)。

透視變換和鳥瞰圖制作：通過透視變換，可以制作鳥瞰圖，這有助于更準確地識別和繪制車道線。

5. 結(jié)果輸出與應用：

將識別出的車道線和交通標志信息輸出給輔助駕駛系統(tǒng)，為駕駛員提供實時的道路標記信息，從而提高駕駛安全性。

通過機器視覺檢測和識別道路標記是一個復雜的過程，涉及圖像預處理、特征提取、車道線和交通標志識別、高級處理以及結(jié)果輸出與應用等多個步驟。這些步驟相互關(guān)聯(lián)，共同構(gòu)成了機器視覺在道路交通領(lǐng)域的重要應用。