随着经济的快速发展和车辆的逐渐增多,交通事故呈不断上升趋势。弯道路段作为事故多发路段,特别是车辆在弯道路段行驶过快,容易引起车辆侧翻等严重交通事故,本文提出利用计算机图像处理技术检测车辆弯道并应用于侧翻预警的研究,提高车辆弯道行驶安全。基于单目视觉的车辆弯道侧翻预警研究分为车道线检测和侧翻预警研究两部分,根据弯道车道线特征,分析图像灰度化、滤波、边缘检测和二值化处理算法,研究车道线检测和拟合方法,估算弯道半径,分析弯道行驶车辆动力学特性,推导车辆弯道行驶侧翻速度与半径关系,根据估算的半径,计算预警车速,并搭建仿真和实车实验环境,进行算法有效性进行验证。具体研究内容如下：首先对摄像头采集的彩色图像进行灰度化,并对灰度图像进行平滑滤波处理。使用Sobel算子对图像进行边缘增强,运用类间最大方差法获取二值化阈值。最后获得边缘清晰的二值化图像。然后通过对道路模型的综合考虑,采用最小二乘法对车道线进行拟合。通过对图像坐标和道路平面坐标的转换,获取路面信息,结合车道线曲率,计算出弯道半径信息。通过对弯道行驶车辆受力分析,推导其弯道发生侧翻事故时,速度与弯道半径之间的数学模型,并计算出预警车速。通过仿真和实车试验,车道线弯道识别误差比较小,验证弯道检测算法可行,并能够对弯道行驶车辆进行车速预警,实时提醒驾驶员,注意弯道行车安全。本研究探索单目视觉检测在车辆侧翻预警的应用,并进行了初步验证,对提高弯道行车安全有一定实用价值。