随着时代的变迁和科学技术的高速发展,汽车越来越融入到了人们的生活节奏中,然而由汽车所带来的交通安全问题也愈发严重,不容忽视。针对这个问题,如何避免道路上的其他车辆和障碍物碰撞而导致的交通事故成为了当今的研究热点之一。同时,基于视觉的技术相较于超声波、激光、雷达成本更低廉,且更符合人眼的信息捕捉习惯。因此,基于视觉的车辆防碰撞预警系统是解决上述问题的有效方案。本文在分析和比较了各种算法研究的国内外智能车辆系统的基础上,设计了相应的车辆检测和跟踪算法。本文主要进行了如下的研究内容:(1)预处理车辆的道路区域,首先采用消失点获取待检测区域,然后利用Sobel边缘检测算法增强道路区域,突出车道线特征,并在此基础上使用改进的Hough变换完成车道线检测识别,得到初步确定的ROI区域。(2)在ROI区域内用最大类间方差法与遗传算法相结合的改进算法完成目标车辆和道路背景的分割,然后利用车辆底部阴影特征提取前方目标车辆,得到潜在的车辆目标位置。(3)结合目前现有的车辆特征,采用车辆的轮廓信息得到垂直、水平投影直方图,并通过车辆自身具有垂直边缘对称性的特征判断ROI区域是否为车辆区域,验证目标的真实性,排除虚假车辆。(4)研究前方车辆测距原理,建立起不同维度坐标系之间的相互转换关系,然后对摄像机内、外参数标定。再通过几何关系投影结合摄像机标定的方法,依据摄像机模型推导测距公式,并把标定参数代入公式中,从而完成自车与前车之间的距离测量,最后构建系统界面和制定预警策略。实验结果表明,本文选用的方法能够较好的检测、跟踪前方目标车辆,同时又能估计出自车与前车的距离,为交通安全问题提供了有力的保证。