社会经济的繁荣发展,使人们的生活水平都有了较大的提高,人们的生活水平相应的也提升了,开始追求轻松舒适的生活体验,汽车逐步代替了传统的交通工具,私家车成为了人们出行的主要交通工具。汽车的保有量逐年提升,随之带来的问题也是显而易见的,交通事故的频发给社会和家庭带来了不可挽回的损失。所以人们开始注重车辆的行驶安全。为了使交通问题尽量的减少,在这个高科技的时代人们开始着力研发智能交通、智能车辆等。于是就有越来越多的科研人员投入了这一领域的研究,研究的重点内容是对前方车辆检测、车距的测量技术,这两部分内容也是智能交通、智能车辆研究的基础内容。前方障碍物检测是智能车辆技术的核心。机器视觉具有检测范围广、信息内容丰富、类似于人类驾驶决策且具有成本低廉等特点,因此,机器视觉在智能车辆的研制中被受到了高度的重视,成为了当前研究最为广泛的驾车辅助技术。目·前国内外的许多智能车辆都是依靠机器视觉来判断前方的车辆和障碍物,进而实现对驾驶员的提醒或者对车辆的控制。因此,基于视觉的车辆检测技术己经成为当今研究的热点。论文基于车载单目摄像头为基础,检测前方车辆的距离和速度。提出了有效的检测前方车速度的计算公式。对车辆、路面进行检测是基于图像信息处理技术,为驾驶员的驾驶过程保驾护航。论文的主要结构和研究内容如下：1.通过对国内外研究现状的调研,了解了现有智能车辆上所配备的各种测距和测速传感器以及它们的优缺点。详细介绍了道路及车辆检测算法。2.基于计算机视觉实现车辆检测。首先检测车道线来减少检测的运算量,然后根据车辆底部的阴影特征进行检测,最后再结合车牌的定位确定区域的车.辆。3.构建单目测距系统模型。对车辆的检测需要借助摄像机获取图像,而摄像机参数的选取,首先需要借助透镜成像得知测量距离,再根据这个距离来设置摄像机的位置参数等。根据实际模型的坐标利用数学的几何推倒出相应的表达式,建立坐标系之间的转换关系,进而计算出两车之间的距离。4.软件系统的设计与实现。利用计算机,使用MATLAB软件进行实验的仿真和验证,并且针对静态实验数据产生的误差进行了分析,并对实验误差进行了校正。实验结果表明本文所设计的测距方法具有较高的运算效率和精度。