自动泊车技术可以有效指引驾驶员快速、准确并且安全地泊车入位,减少泊车负担,降低泊车事故发生率。泊车位周围的环境信息检测是实现自动泊车的首要任务。本文重点研究无泊车线的垂直泊车位环境的检测方法,设计并实现一种基于机器视觉的泊车位环境检测系统。本文首先研究Linux系统下的视觉图像摄取机制和Qt图形用户界面应用程序开发框架的多线程机制,在此基础上,利用基于Video4Linux2协议的USB摄像头驱动和Qt编写程序实现视觉图像摄取功能。然后根据实际环境和视觉图像采集特点,通过对图像的预处理算法进行对比分析,研究出针对泊车位两侧旁车侧位和纵位图像的最适合的预处理算法,并结合开源计算机视觉库OpenCV2.4.11编写程序实现图像预处理功能。接下来根据实验目的和图像的特征,研究出针对泊车位旁车两类图像的模式识别算法,并结合OpenCV库编程实现泊车位图像模式识别功能。最后结合机器视觉测距原理和模式识别后的图像研究出相应的泊车位环境参数测量算法,并编程实现测距功能。在实现以上功能的基础上,本文继续构建基于机器视觉的泊车位环境检测系统。首先将Qt/E系统和OpenCV视觉库移植到ARM嵌入式系统当中。然后将集成功能模块的应用程序移植到系统当中。最后利用图像摄取设备进行嵌入式系统的测试验证,并对实际路况中得到的数据结果进行分析。通过测试结果分析,证明了系统的可靠性和实用性。经过大量试验表明,本文提出的泊车位环境检测算法是准确有效的,测距误差能够满足实际泊车位环境检测的需求,构建的基于机器视觉的泊车位环境检测系统具有很好的实用价值。