车道线识别与分类是车辆换道辅助系统(LCAS)中的一项关键研究内容,其中如何对不同类型车道线准确分类是一类难点问题。提出一种基于可调向滤波器的车道线识别方法;并提出基于时空窗口灰度特性统计的虚、实车道线分类方法。首先对YCbCr色彩空间中的路面信息进行窗口采样,通过建立灰度高斯分布模型提取路面区域。在此区域内设计可调向滤波器进行车道线边缘滤波;并通过梯度方向直方图对滤波器方向角θ进行初始化。提出一种灰度累加策略以降低由光照变化引起的车道线区域灰度漂移,根据车道线Hough直线模型设置动态车道线ROI,最终建立基于时间窗口内ROI灰度均值统计的虚、实车道线分类。高速公路实验证明:虚、实车道线分类准确率分别达到88.5%和90.3%,算法在克服路面环境与白天光照的干扰方面具有鲁棒性。研究对优化换道预警策略、提升LCAS的安全性与智能化水平具有理论意义。