近年来有关智能驾驶的技术发展日新月异,智能驾驶已然成为未来发展趋势。目前法律法规不完善和实际交通场景的极端复杂性决定了完全自动驾驶还有一段很长的路要走。高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistant System,ADAS)做为智能驾驶技术的过渡,具有很大的市场价值和应用空间。前向车辆防碰撞预警是ADAS中十分重要的基础功能,其核心技术在于对本车前方车辆的检测与跟踪。本文对车辆检测和跟踪算法进行了研究并通过实验证明方法的可行性,然后针对防碰撞预警方法的需要完成了单目测距功能,构建了一个可以在普通硬件设备上实时运行的原型系统。本文主要工作内容如下:(1)提出融合两种特征算子的级联车辆检测算法。该算法充分利用车辆具有明显边缘特征的先验知识,首先在初级分类器中利用计算速度快的特征算子快速选取目标车辆的候选区域,接着利用第二级分类器确认图像中最终的车辆位置。本文提出的方法以牺牲部分不影响系统功能的精度为代价提高了系统检测效率。(2)提出车辆检测跟踪框架。该框架采用核相关滤波算法来跟踪车辆,弥补了车辆单纯检测算法的不足,同时方便了后期目标的管理和目标运动参数的分析。针对车辆跟踪过程中长时间跟踪导致的跟踪漂移问题,引入了在线监督策略,在多目标跟踪时结合实际交通场景实现了一种对多目标的高效管理机制。在多目标管理模块中,以跳帧的方式触发检测器来发现新目标,同时采用轮询的方式在多个目标跟踪器间启动对应的监督器,这种多目标跟踪管理机制保证了及时对跟踪队列的更新,同时又降低了时间开销。(3)针对系统中的视觉测距问题实现了基于单目视觉的标定测距方案,解决车距测量问题,并结合车辆检测跟踪模块设计了一个基于视觉测距的车辆防碰撞预警原型系统。