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基于计算机视觉的高速公路防撞系统是智能交通管理领域的重要研究课题之一。如何在复杂多变的交通环境中快速、准确地从视频图像中检测出车道及前方车辆，是实现这一类系统的核心技术难点。在过去的20年里，国内外研究者针对这一问题提出了多种算法，并成功开发了一些视觉辅助系统。这些系统的算法主要包括基于双目视觉、运动特征、外形特征以及知识表示的方法。然而，每种方法都存在明显的局限性：双目视觉方法需要特殊硬件支持且计算量大；基于运动的方法在检测静止目标时效果不佳且实时性较差；基于外形的方法需要大量有效的培训样本进行标注；基于知识的方法在简单环境下表现优异，但在复杂场景下存在较高的误判率。

针对现有算法的不足，本文设计了一种基于单目视觉的车载追尾预警系统。这一系统以高精度和稳定性著称，其核心技术包括边缘检测算法、阴影检测与跟踪相结合的方法以及测距报警策略。

系统的硬件部分由多个组件构成，其中GPS通过串口与工控机通信，CCD摄像头将图像数据传输至视频采集卡，最终经软件处理后在显示终端上显示前车障碍物和道路标线，并根据车速、间距等信息输出报警信号。软件部分主要包括道路检测、车辆检测、跟踪、测距和报警等功能模块。系统在车速达到60km/h时开始处理图像流，每帧图像首先检测并跟踪车道白线，随后在确定的感兴趣区域内进行车辆检测。一旦发现疑似车辆，系统将启动跟踪算法，通过预测与实际检测结果匹配度的比对来确认车辆身份，进而估算车距并判定威胁等级，最后向驾驶员发出相应的报警信号。

在关键技术方面，本系统的道路检测方法采用了基于光密度差的非线性边缘检测再结合Hough变换的算法，能够有效解决复杂光照环境下的车道检测问题。车辆跟踪方法则融合了固定区域法和卡尔曼滤波法，既保留了固定区域法的实时性，又增强了卡尔曼滤波法的鲁棒性。系统还通过车辆阴影特征进行初步检测，并结合左右边缘检测进行验证筛选，确保了检测的准确性和可靠性。

在车辆测距报警方面，系统采用几何投影模型计算两车间距，并根据临界安全车距公式动态确定报警等级。通过实时更新车距和相对速度信息，系统能够及时发出报警信号。实验结果表明，该系统在高速公路上的实时性和鲁棒性均达到要求，能够满足日常使用需求。虽然系统目前尚未在雨雾天气或缺少照明的环境下进行测试，但其核心技术和设计理念为后续研究提供了重要参考。

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