本人從事深度學習影象開發。據本人所知，車道線檢測解決方案主要分為傳統影象處理和深度學習兩種。看起來每個領域都可以這麼說，但車道線檢測與其它研究方向不太一樣。因為檢測的目標可能是直線也可能是曲線，而且只是＂線＂而已，目前很多公司還在用傳統影象處理方法來解決。

我建議你研究深度學習方法下的車道線檢測，比較適合當下的時事熱點，網上關於車道線檢測的開原始碼，最著名的應該是Udacity課程中專案例項: CarND-Advanced-Lane-Lines.你可以搜一下學習學習，run一下里面的程式碼。

車道線檢測可以用檢測的方法，也可以使用語義分割的方法，我建議可以多學習一下語義分割的方法來做。如果你是基於攝像頭的方法，那麼你可能還需要研究一下攝像頭畸變矯正的問題，比如攝像頭標定方法來解決

既然是碩士論文，就要考慮答辯透過的問題。而你的導師，對於答辯的結果，是具有關鍵性作用的。

因此，建議在確定論文方向、技術路線甚至是論證架構方面，都可以儘可能多的請教導師，讓他/她給出意見。