1、國內(nèi)外關于道路交通事故的大量研究表明，雖然發(fā)生道路交通事故的形式繁多，但其中追尾碰撞事故是一種最常見的現(xiàn)象，而造成追尾碰撞事故的一個很重要的原因是由于后車與前車留出的安全行車距離過小所致，據(jù)不完全統(tǒng)計，80％以上的追尾事故是由駕駛員未能保持相應的安全距離造成的，而車速又是對安全車距影響最直接、最重要的因素，可見機動車保持安全車速和安全車距行駛是降低安全事故隱患、保證道路行車安全的關鍵。
　　本文在對基于視頻的智能車輛測距測速技術國

2、內(nèi)外研究和應用現(xiàn)狀分析基礎之上，針對智能交通系統(tǒng)中以固定式卡口攝像機抓拍超速違章行為存在的機動性差，無法做到全路網(wǎng)覆蓋和容易被駕駛員惡意躲避，以及各類車載智能系統(tǒng)使用成本過高等問題，從提高全路網(wǎng)超速違章行為的監(jiān)控能力和保障自身行駛安全的雙重目的出發(fā)，開展了基于車載攝像機的前方車輛測距測速方法研究，主要研究內(nèi)容及研究成果包括:
　　1、前方車輛檢測與特征識別技術。提出了一種基于多特征與改進Hough森林相結合的目標識別方法，在分類器

3、訓練階段，利用多特征融合技術解決了單一特征無法全面描述車輛特征的問題，在車輛檢測階段，通過改進Hough森林投票方案，進一步提高了車輛檢測的準確度和實時性。
　　2、前方車輛測距技術。提出了一種基于俯仰角動態(tài)補償機制的單目視覺測距方法，在幾何測距模型結合車載攝像機標定的基礎上，通過對車載攝像機俯仰角變化進行動態(tài)補償，減少了動態(tài)環(huán)境下車載攝像機俯仰角變化對距離測量產(chǎn)生的誤差影響。通過實驗驗證，證明了所提出方法具有較高的實時性和準確性