近年来,随着我国工业技术的发展以及国家2025中国制造的提出,智能制造已经成为行业发展的趋势。目前的家用小汽车、工业用大型运输车以及自动化机器人领域已经安装了大量的传感器帮助实现更多的自动化过程,并且向着智能化、无人化的方向发展。其中已机器视觉为代表的的导航定位技术获得了长远的发展。本论文针对大型车辆采用机器视觉进行快速定位定向的问题,研究了解决该问题所需的图像匹配算法、目标辨别方法、数字识别方法以及数据处理方法等,最后针对大型车辆快速定位定向系统的GPU加速算法进行了介绍。全文主要的研究内容如下:1)介绍了目前大型车辆在运输装卸过程中遇到的问题,引出了大型车辆快速定位定向系统研究的背景,并归纳总结了针对该问题国内外的研究现状。基于现有的技术水平和问题需求,提出了本文的研究思路。2)总结了图像匹配的流程和主要组成要素;分析了以平均绝对差算法、绝对误差和算法、平均误差平方和算法等为代表的灰度图像匹配算法的优缺点,并以绝对误差和算法为例,编写matlab程序实现图像匹配;分析了不变矩匹配算法、距离变换匹配算法以及最小均方误差匹配算法等特征图象匹配算法,并以不变矩算法为例,编写matlab计算矩,并归一化判断图像匹配度。介绍了几种典型的图像匹配搜索方式,包括金字塔搜索、遗传算法搜索、以及其他快速搜索方式等。3)介绍了基于邻域灰度编码的图像匹配算法,并实例验证了该算法。该算法相较于第二章的灰度图像匹配算法具有算法稳定性好、计算效率高等优点;分析了基于模板的字符识别和基于神经网络的模式识别两种目标数字识别方法。4)介绍了图像处理相关的技术,包括摄像机标定技术、图像预处理技术以及目标数字识别技术。5)提出了通过识别图像中的标识线,计算得出车辆的相对角度的算法和通过识别线找到标识位置的数字,并识别数字,从而得到车辆的具体位置的算法。并举例说明了该算法。6)介绍了针对大型车辆快速定位定向系统中的免疫克隆算法,并针对该算法计算效率相对较低的问题,进一步提出了基于GPU的PICFS加速算法,并采用不同的样本规模,与串行算法对比分析,实例验证。