1、我國經(jīng)濟(jì)保持穩(wěn)定增長，汽車數(shù)量持續(xù)增加，同時由于汽車引發(fā)的各類交通事故也呈增長趨勢。為了提高道路交通安全性，減少交通事故，高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)應(yīng)運而生。ADAS系統(tǒng)在汽車行駛過程中進(jìn)行前方車輛的檢測及跟蹤，為駕駛員提供額外的行車環(huán)境輔助信息。對高級駕駛輔助系統(tǒng)而言，前車檢測和防撞預(yù)警是兩個非常重要的組成部分。
　　本文以自動前車檢測和防撞預(yù)警為目標(biāo)，在分析和比較國內(nèi)外各種算法的基礎(chǔ)上，研究了基于計算機視覺的車輛檢測技術(shù)和前

2、車測距估計方法。在檢測方面，本文提出一種基于類Haar特征和AdaBoost算法并結(jié)合高斯混合模型(GMM)的前車檢測方法。該方法利用GMM算法對背景建模，過濾掉部分背景區(qū)域，避免對整個圖像進(jìn)行窮舉掃描，消除復(fù)雜背景中干擾物對檢測目標(biāo)影響，可以減少掃描窗口的數(shù)量，從而達(dá)到節(jié)省掃描時間，提高檢測效率的目的。利用AdaBoost算法選取類Haar特征生成用于前車檢測的級聯(lián)分類器，對檢測到的目標(biāo)進(jìn)行驗證，最終得到準(zhǔn)確的車輛信息。測距方面，通過