为克服人为因素造成的交通事故，提高公路交通系统的安全性，本文主要研究了智能交通系统中基于单目视觉的前方车辆检测、跟踪及测距部分的基本理论和关键技术。　　 前方车辆的检测主要分成两个部分：（一）估计图像中可能出现车辆的位置；（二）确认车辆存在假设。首先在估计位置阶段，利用最大类间方差法得到车辆阴影特征，并采用阴影区域融合的方法解决阴影边缘变形问题，得到可能包含车辆的区域；在假设确认阶段，利用车辆对称性特征对感兴趣区域进行验证，并对其中的车辆区域进行准确定位。然后，以检测出的车辆为基础，采用卡尔曼滤波预测技术预测车辆在序列图像中的下一位置，进一步对车辆进行验证，保证车辆跟踪的持续性、实时性。最后利用基于几何关系推导的单目视觉测距方法得到本车与前方车辆之间的距离。实验结果表明，该方法能够有效检测出前方车辆，并能准确测出与前方车辆之间的距离。