双目视觉是模式识别、图像处理与人工智能等多学科交叉的领域，是计算机获取外部环境信息的主要来源之一。近年来，计算机技术与电子学、光学的飞速发展为双目视觉技术的研究与发展提供了强有力的条件，使双目视觉技术成为了机器视觉领域一个新的研究热点与重点问题。双目视觉基于视差的原理，利用成像设备从空间不同的位置获取被测对象的两幅图像，通过计算图像对应点之间的位置偏差，来获取被测对象三维几何信息。双目视觉直接模拟了人类的视觉系统方式来感知三维世界，具有信息量大、效率高、性能可靠、噪声低、动态范围广、成本低、精度高等显著优点，在自动驾驶、非接触产品的质量控制与检测、生物医学、三维测量、航空航天、智能机器人控制及车道偏离预警系统等领域具有重要的研究意义。针对日益严峻的交通安全问题，本文以双目视觉、人工智能以及图像处理等理论为基础，提出了一种利用双目视觉技术检测车道线的方法。首先，介绍了车道线检测系统的整体设计；又详细分析了双目视觉的原理及研究的主要内容。其次,给出了一种基于带有标志圆的圆形特征点靶标的摄像机标定方法；然后对车道线图像进行二值化、感兴趣区域提取、边缘检测及Hough变换的处理。最后，在检测出车道线的基础上，与摄像机标定得到的内外参数矩阵相结合，利用IPM反投影变换将车道线的二维坐标换算成世界坐标系下的三维坐标。实验结果表明，系统检测范围在6米以内，测量误差在10%以下。本文所做的研究为下一步双目视觉技术应用在汽车安全驾驶及障碍物的检测方面做了一些基础性的工作，并为日后建立完善的基于双目视觉系统的车道偏离预警系统做了一些实际的尝试。