随着社会的发展，智能视频监控也在快速的发展，而且智能视频监控是计算机视觉中研究的热点，主要包括图像中目标的检测、定位和跟踪，而目前多摄像机下目标的空间定位技术也是目标定位研究的一个热点，目标空间定位技术不仅可以获得目标在空间中所处的位置，而且还可以为三维目标跟踪提供依据。本文主要研究目标的空间定位，要获得目标的空间位置，首先要建立目标三维点与图像二维点的映射关系，而这种映射关系又与摄像机参数紧密相关，因此本文将从如何标定摄像机参数展开研究，在获得摄像机参数后就可以实现目标的空间定位。本文主要研究了消失点估计、利用消失点标定摄像机和目标的空间定位，并结合平差技术提出了一些改进。本文的主要工作和创新点如下：（1）在估计消失点上，本文在使用J-linkage方法对图像中属于同一消失点的线段聚类的基础上，使用LMedS鲁棒性方法对检测的每一组线段剔除奇异线段，然后本文提出使用平差的方法对剔除奇异线段的有效线段组求消失点，作为最大似然估计的初值，最终使用优化方法估计最优消失点。实验结果表明本文提出的消失点估计方法具有较好的准确性。为理解拍照角度对估计消失点精度的影响，本文利用平差中误差椭圆的方法研究不同拍摄角度下估计消失点的误差分布。（2）在摄像机标定上，从四幅图像中估计出四对正交消失点标定出摄像机的内参初值，因为这样标定的摄像机内参初值并不稳定，而且误差较大，所以本文在获得摄像机内参初值的基础上，提出了一种改进的基于消失点的摄像机自标定方法，通过适当的增加2-3幅图像，使用平差的方法改正估计的摄像机内参初值的误差，进而提升摄像机内参的精度。在得到摄像机内参后，结合每幅图像中的正交消失点和两个三维点坐标计算摄像机的外参。考虑到摄像机标定不准确时，引入了一种基于空间三维点优化摄像机参数的方法。实验结果表明本文提出的改进的基于消失点的摄像机自标定方法和基于空间三维点优化摄像机参数的方法是有效的。（3）在目标空间定位上，完成摄像机参数标定后，建立目标图像点和空间三维点的映射关系，求出目标的空间坐标，考虑到在实际环境中存在噪声和测量误差，结合平差和SRUKF理论，本文提出了一种基于平差和改进SRUKF的目标空间定位算法，分别研究了单摄像机和两摄像机下，通过增加摄像机观测数，获得多余观测，使用平差和滤波的方法估计目标的空间位置。利用目标空间定位的状态方程为线性方程的特点简化计算，在状态变量均方根协方差矩阵计算中，用SVD分解替代了Choleskey分解，提高了算法的可靠性；实验结果表明，基于平差和改进SRUKF的目标空间定位算法是有效和准确的。最后本论文对全文所做的工作进行了总结，并对论文中的不足和未来研究方向进行了展望。