汽车的普及给人们带来了很多便利,但也随之引发了不少交通问题。智能车辆凭借高度智能化的优势,能有效解决目前存在的各种交通问题,代表了汽车行业未来的技术趋势。其中,车辆检测与车距计算是一项重要技术,是车辆在安全行驶方面实现智能化的保障,它可以让智能车辆在行驶时自动检测前方车辆并计算两车间距,达到防撞预警的目的。汽车防撞预警系统主要工作流程包括：图像采集和预处理、检测并拟合车道线、检测前方障碍物(一般为车辆)、测量车距。本文确定了一套简便、有效的预处理操作步骤：先裁减掉必定不包含本车道信息的图像上部40%区域,再依次进行RGB图像灰度化、中值滤波、canny算子检测边缘。感兴趣区域(AOI)的确定对本系统的功能实现具有重要意义。确定了AOI以后,只需要在此区域内搜索前方车辆。本文设计了一种新算法,利用标准车道线的宽度作为约束条件,有效地去除了各种干扰点,检测出了车道线上的边缘点,并拟合出车道线。前方车辆会因为其灰度与周围环境存在较为明显的差异而被检测出边缘,可根据这一特性,在AOI内,扫描搜索前方车辆形成的下边缘,并据此确定出车辆在图像中的位置。然后根据二维图像坐标系和三维世界坐标系之间的几何转换关系,建立起计算车距的数学模型并推导出相应公式,再对摄像机进行标定,获得其内外部参数的值,代入测距公式求出两车间距。实验结果说明,本系统可以较为准确地检测出前方车辆并计算出车距,系统运行的时间也能够满足实时性的要求,总体上较好地实现了预期功能。论文的最后对本系统存在的不足提出了几点建议,为后续的研究工作确立了目标和方向。