对日益严重的交通事故进行分析可以发现,车辆盲区是造成交通事故的一个重要诱因,所以,对车辆盲区进行监测预警显得尤为重要。开发安全可靠的盲区预警系统对汽车工程的发展、交通安全以及生命财产安全的保障等有十分重要的意义。本论文通过对交通事故的分析,在传统盲区的基础上,针对事故的多发路段,提出了完整意义的盲区预警系统概念,同时涵盖了城市道路以及高速公路上的预警。经过对近年来国内外研究现状的学习与分析,提出了基于单目视觉的盲区预警算法：城市道路上车辆后视镜盲区内骑行者检测算法与高速公路上弯道识别算法。骑行者的检测识别包括两个步骤,第一步假设产生,利用运动等信息获取骑行者可能存在的区域；第二步在该区域内进行假设验证,这样便减小了图像处理区域,加快了检测速度。整个过程综合利用了运动、色彩、纹理等信息,定义聚合通道特征作为骑行者的描述特征,采用机器学习的方法离线训练得到分类器,用来在线检测识别。高速公路上弯道的识别首先对车道线进行建模,综合分析后,兼顾准确性与快速性,本文采用了直线-曲线模型,Hough变换检测车道线直线部分,然后通过计算曲线上的点偏离直线的位移来对弯道进行检测判断。综合考虑实际需求,论文对系统的实现进行了分析,最终采用了基于TMS320DM6467为核心处理器的DaVinci嵌入式系统作为硬件实现,涉及到了硬件设计、基于该平台的软件设计以及算法的移植。