本文针对汽车行驶中的安全问题,以汽车主动安全系统为研究对象,采用信息处理技术和智能化技术对系统的构成和建模、信息的实时获取等进行了较系统的研究。从汽车安全的角度,概括叙述了汽车安全性的有关问题,讨论了智能汽车系统,对汽车主动安全系统的研究内容进行了分析。本文以计算机视觉为依据,主要详细讨论了智能车辆系统中的道路检测与识别问题。提出了多种道路识别技术。基于视觉的道路识别主要有整体法和分道线法两类。对于整体法,论文介绍了一种基于区域生长的道路识别技术,并就种子点的选择以及区域生长准则做了一定分析。对于解决高速公路视觉导航问题的分道线识别方法,文章做了较为深入的研究与分析。首先介绍了一种直接的基于边界跟踪的道路检测方法,改方法以链码为基础,以斜率的规律性变化为搜索准则来实现对分道线的识别;其次根据分道线特征点的分布规律提出了一种基于统计检测的道路识别技术,其中辅助于Hough变换提取道路边缘和弯曲方向,能比较好的完成对分道线的描述。另一方面,根据分道线的几何分布以及摄像机的位置等几何参数,建立了一简化的道路的模型,并结合实际情况对模型进行了相应的近似处理。最后结合模型描述与特征搜索的各自优点,提出了一种运用中值截距(Median of the Intercepts)与样条函数相结合对道路进行分段拟合的方法。从而找到道路边界轨迹。该方法能克服积水、阴影、对比度低等造成特征点不足的影响,同时又能适应各种路面,具有实时性好、可靠性高以及鲁棒性强等特点。为智能车辆提供了有力的保障。