论文以基于机器视觉的道路识别与目标检测为研究对象,采用动态图像处理技术为行驶车辆提供环境状态信息及车辆行驶状态信息。综合利用车辆的当前行驶车道状态(弯道或者直道)和距离信息实现了目标的检测与识别。论文首先从汽车和安全的角度出发,概括叙述了汽车的安全性问题,讨论了智能交通系统以及汽车防撞安全系统。同时介绍了智能车辆在国内外的发展情况,从计算机视觉理论出发,介绍了计算机视觉处理技术的主要算法,并阐述了上个世纪80年代以来机器视觉算法的发展状况和实际应用。结合本课题的研究对象,对汽车主动安全系统的研究内容进行了分析。论文从介绍单目视觉系统结构设计入手,分析了系统各个模块的功能,同时介绍了摄像机成像模型,提出了摄像机的标定技术,详细论述了各个参数的标定方法。论文讨论了基于视频处理的道路检测技术。道路检测是本文的重点研究内容,也是整个系统好坏的关键。本文先综合分析了各种图像预处理技术,并通过实验对比分析,再选用适合课题的预处理算法,最后集中分析了通过分道线检测技术能为智能车辆提供的信息,并提出了基于样条函数和道路中心的分道线检测新算法,该方法能克服积水、阴影、对比度低等造成特征点不足的影响,同时又能适应各种路面,具有实时性好、可靠性高以及鲁棒性强等特点。论文对该算法详细论述和论证,最后对分道线进行了准确的拟合重建,分道线的准确提取为解决汽车智能辅助驾驶系统的碰撞问题提供有力保证。论文提出了基于单目视觉的目标检测和识别技术,构造了完整的车辆检测方案。目标检测和道路检测一样,也是整个系统的关键部分。本文提出了一种基于车辆底部阴影和轮廓的精确定位算法,并通过公路实验结果证明了本方法的有效性。论文介绍了系统的实验环境(基于DSP TMS320DM642)并对实验结果进行了分析。实验结果表明本文所用算法完全能达到实时性、准确性、鲁棒性和工程实用性的要求。最后论文对课题提出了结论和展望,提出了系统今后的发展方向。