本文对交通监控场景中单目、固定摄像机的标定方法进行了研究，推导出图像坐标与道路空间坐标的映射模型中参数，为分析车辆运动速度与三维信息提供计算模型。　　摄像机标定是计算机视觉研究中的一个基本问题。本文基于经典标定算法，利用消失点与摄像机成像模型的关系，完成对摄像机内部参数和外部参数的计算。对于消失点求取问题，本文利用交通场景包含运动车辆和行人的特点，实现了一种基于运动信息的消失点估计方法。本文研究内容包括以下几个方面：1.对所涉及的基本图像处理算法、计算机视觉理论、数学背景进行了研究；2.研究了经典摄像机标定算法，包括传统标定算法、自标定算法、基于消失点的标定算法，分析并比较了它们的适用性；3.实现了一种基于三个相互正交方向消失点的摄像机标定方法；4重点研究并实现了一种基于运动信息的消失点估计算法：通过对交通信息流的分析，获取求解标定模型的关键数据--消失点；5根据本文提出的标定系统架构设计，完成实验并进行了性能分析，针对方案缺点提出了一种场景适应性更好的备用标定方案。　　测试结果显示，本文算法在某些场景中可以有效的提取摄像机参数，利用该参数求取监控范围内目标的尺寸时，与实际尺寸相比的平均误差在10％左右。