基于摄像头图像的智能车寻迹方法设计主要利用摄像头实时采集前方道路图像，通过图像处理技术提取车道线或引导线信息，并结合控制算法实现车辆的自动循迹。该方法通常包括图像采集、预处理、边缘检测、特征提取、路径拟合和控制输出等关键步骤。摄像头作为视觉传感器能够提供丰富的环境信息，相比红外或电磁传感器具有探测距离远、适应性强的优势。在复杂光照条件下，可通过颜色空间转换、滤波增强等方法提高图像质量。路径识别算法如霍夫变换、滑动窗口法等能够有效提取车道特征，再通过PID控制或模糊控制实现车辆的精准跟踪。此外，深度学习方法的引入进一步提升了系统在弯道、交叉路口等复杂场景下的鲁棒性。该技术广泛应用于智能车竞赛、无人驾驶研究等领域，具有成本低、扩展性好的特点。
