在危化品行业相关领域中,危化品仓储安全一直是人们关心的重点问题,直接关系城市安全、生产安全。传统的危化品监管方式以视频监控、人工监管为主,然而在实际的监管过程中,存在着监控摄像头视野有限、仓库堆垛物品遮挡视野等问题,这使得危化品仓库安全监管效果大打折扣。为了解决现存的危化品仓库安全监管问题,实现危化品仓库货物存放距离的智能安全检测,本文结合机器视觉和图像处理的相关技术,开展库内大场景三维重建技术研究,主要工作如下:（1）采用张正友标定算法完成双目摄像机的标定和双位置的联合标定,对联合标定结果进行优化,获取高精度的双目摄像机内外参数及表示两双目摄像机位置关系的变换矩阵。（2）提出改进的SAD匹配算法,通过引入均值为零的二维高斯分布加权系数对传统SAD算法进行加权,使匹配注意力集中在匹配块的中心部分;引入GLCM中的统计量对图像的纹理特征进行描述,对初始视差图进行优化,得到高质量的视差图。（3）基于标定结果及视差图对仓库场景进行点云重建,得到原始点云,对原始点云进行点云预处理后,利用优化后的变换矩阵对两组点云进行拼接,拼接误差仅为22.35mm,实现点云坐标系的快速统一。（4）利用HSV颜色模型对地面警戒线进行提取并重建,利用图像差分对堆垛进行提取并重建,通过判断警戒线点云和堆垛点云是否有重叠来判断堆垛是否超界,实现安全预警。