视觉是生物体感知外界、认识外界的主要途径。近些年，随着计算机的发展，人们希望能够赋予机器观察外界信息的能力，以便能够让机器代替人去完成某些任务，这便推动了计算机视觉的发展。目前很多国内外研究人员致力于对机器视觉的研究，该研究的主要目的是为了能够使得计算机更好的去模拟人眼的工作机理去理解外界信息。运动物体检测是计算机视觉系统的一个重要研究领域，本文中主要是对双目视觉系统下运动物体测距及测速方面的内容进行研究。为了实现研究目的，文中设计了一套在双目视觉系统下对运动物体进行分析的系统，并对该体系理论进行了实验研究和结果分析。本文工作主要从以下几方面进行：1、在相机标定方面，着重研究了目前几种常用的标定算法，对标定过程中的成像模型及畸变问题进行了分析。重点研究目前使用较为广泛的张正友标定算法。2、在运动物体检测方面，对目前较为流行的背景差分法、帧间差分法及光流法从理论上做了详细的研究。通过实验对各种方法检测的效果分析，并指明各种算法所适用的场合。根据实际需要，提出一种在混合高斯建模的基础上利用直方图对运动物体进行提取的方法。并与其它算法进行对比，分析该算法的提取效果。3、在特征提取及匹配方面，着重研究了目前较为流行的ORB特征点匹配方法，从原理上对该方法进行研究，并对其实验结果进行分析。根据需要提出了一套基于极线约束下块匹配的算法，分析了该算法的匹配效率。4、在测距测速方面，对双目视觉系统的三角原理及测速方法进行研究，并与实际结果进行对比，分析该算法的精准度。本文是基于OpenCV+VS2010平台之上进行各阶段的实验并对结果进行分析，实验表明所获取的结果信息其精度基本达到要求。