汽车安全性是目前急需解决的国民社会问题，汽车主动安全对提高车辆行驶安全性具有非常重要的影响，而汽车主动安全系统首先需要感知车辆行驶外界环境，其中最重要的信息是对前方车辆准确的跟踪定位。目前主要采用雷达传感器与照相机传感器对前方车辆跟踪定位，照相机传感器具有成本低以及能提供更丰富信息的优点。为了能够利用单目照相机传感器跟踪定位前方车辆，为汽车主动安全系统提供提供准确的车辆工况信息，本文提出一种基于Adaboost分类器的目标差异筛选方法检测车辆。对成像系统进行研究，根据小孔成像原理，参考相应文献对一种基于坐标映射的车辆测距方法进行改进，并利用一种基于定比分线的算法消除车辆行驶过程中俯仰角变化对该方法测量前方车辆距离准确性的影响，再结合Kalman滤波技术实现车辆的跟踪测距，并进一步获取前方车辆与本车的相对速度。本文通过结合车辆跟踪测距技术与车道线跟踪检测技术为汽车主动安全系统提供更丰富的信息。通过大量文献阅读，总结车道线跟踪定位方法，提出一种基于置信度判断和kalman滤波技术的车辆跟踪测距方法，并利用实验证明该方法的正确性。利用研究所得的方法，借助于PreScan，对PreScan仿真场景中前方车辆进行跟踪定位实验，实验结果表明，该方法能够正确识别图像中的车辆，并且能够对车辆的空间位置准确跟踪定位，并且能够判断出前方车辆中对本车行驶安全性影响最大的最关键目标。另外本文参考相应文献的FCW（Forward Collision Warming）控制算法，融合该控制算法与本文研究所得车辆跟踪定位方法，并借助于PreScan，对PreScan仿真场景中车辆行驶安全性进行判断，并在危险工况下发出报警信号。因此证明可以利用研究所得方法为FCW等车辆主动安全系统提供准确的工况信息。