通过机器视觉检测和识别道路标记，主要可以通过以下几个步骤进行：
1. 图像预处理：
边缘检测：这是识别车道线和其他道路标记的基础步骤，通过检测图像中的边缘，可以突出道路标记的轮廓。
图像复原：针对相机抖动、车辆快速行驶或电子元器件噪声导致的图像模糊或退化问题，可以采用图像复原技术，如基于伪逆保真项的TV正则化模型或改进U-Net++的去噪先验模型，以提高图像质量。
2. 特征提取：
颜色和梯度阈值：应用颜色和梯度阈值来更好地检测线条，这有助于找到描述左右车道线的多项式。
ROI区域确定：确定感兴趣的区域（ROI），可以减少处理时间并提高识别准确性。
3. 车道线和交通标志识别：
车道线识别：基于Hough变换或二度多项式拟合等方法，可以确定构成车道的左右线，进而识别和绘制车道线。
交通标志识别：采用深度学习的方法，如YOLO模型，可以对交通标志进行定位和识别。YOLO模型因其速度和准确性在交通标志识别中备受青睐。
4. 高级处理：
摄像机标定和图像失真去除：为了获得准确的道路标记信息，需要对摄像机进行标定，并去除图像失真。这可以通过使用多个棋盘图像来计算摄像机的变换矩阵和畸变系数来实现。
透视变换和鸟瞰图制作：通过透视变换，可以制作鸟瞰图，这有助于更准确地识别和绘制车道线。
5. 结果输出与应用：
将识别出的车道线和交通标志信息输出给辅助驾驶系统，为驾驶员提供实时的道路标记信息，从而提高驾驶安全性。
通过机器视觉检测和识别道路标记是一个复杂的过程，涉及图像预处理、特征提取、车道线和交通标志识别、高级处理以及结果输出与应用等多个步骤。这些步骤相互关联，共同构成了机器视觉在道路交通领域的重要应用。
