随着现代社会经济的飞速增长，人们的物质生活水平日益提高，表现之一就是汽车保有量的大大增加，但是随之而来的交通事故也日益频繁。智能交通系统和智能车辆是解决交通问题的重要手段之一，因此也成为了现代社会和政府所关注的重要研究课题。无论车辆检测还是测距技术都是智能交通系统和智能车辆中的重要组成部分，都有着广泛的应用基础。本文针对基于计算机视觉的车辆检测和单目测距系统中的相关问题进行具体研究，在总结和分析了现有的方法和技术的基础上，针对前车检测和测距模型进行了分析研究和部分改进。本文的主要工作如下：1、基于计算机视觉实现车辆检测。通过感兴趣区域(ROI)的设定，以图像中的阴影部分作为可能的车辆区域，对车辆进行初步定位，然后在图像中定位出车牌。再根据阴影区域和车牌定位的结果确定出图像中车辆尾部的位置，以车辆尾部矩形中心点和4邻域的点为参考点。2、构建单目测距系统模型。利用小孔成像原理建立测距的理论模型，根据模型的需要对摄像机进行标定，实现摄像机内参数的配置。基于几何关系推导出实际模型的坐标转化表达式，建立像素坐标和世界坐标之间的转换关系，进而计算出两车之间的距离。3、软件系统的设计与实现。基于开源计算机视觉库OpenCV，在Visual C++6.0环境下，设计并实现了车辆检测和测距系统。并针对静态实验数据进行了误差分析，采用最小二乘法实现了数据校正，从而大大提高了测距的精度。实验结果表明本文所设计的方法在一定程度上具有有效性和可行性，并具有较高的运算效率和精度。