驾驶员在驾驶过程中的肢体运动参数是人机工程学研究中的重要内容。目前虽然很多运动参数非接触式测定系统已经出现,但是在具体实验过程中存在很多局限性,即使相同的系统在不同的实验条件下也可能得到不同的实验结果。所以,本课题建立了一个双目视觉系统,可以完成驾驶员在转向操作过程中手臂各关节处运动参数的精确测量。本文首先通过matlab标定箱进行摄像机标定实验,得到摄像机的内外参数和左右摄像机之间的位置关系,接着进行关节处各标记点的检测和跟踪实验。目标检测过程中,本文将概率阈值代替全局阈值作为阈值比较对象,并考虑各像素之间的相关性。完成标记点的检测后,再运用非线性核密度估计算法与CamShift跟踪算法、Kalman滤波相结合的方式进行标记点的跟踪。然后,在完成标记点识别和跟踪的基础上,基于轮廓匹配的方式进行标记点的初匹配,将左右摄像机同一时刻拍摄的两副图像中的标记点对应起来。由于图像序列中的标记点轮廓相似,在进行初匹配后,可能将不是匹配点关系的标记点错误的认为是匹配点。所以在初匹配的基础上,再利用极线约束关系进行后匹配,找出错误的匹配关系,得到精确的匹配点。最后,根据立体匹配结果和摄像机标定结果运用最小二乘法重建出各标记点的三维坐标值,模拟出各运动参数曲线,并设计实验得到系统误差,验证本文所构建的双目视觉系统的可行性。