全球经济的快速发展为全人类带来日益丰富的物质文化财富，机动车辆的保有量正在以前所未有的速度增长。汽车作为人类文明高度发达的产物，给人们日常生活带来极大便利的同时也难以避免地对人们的生命财产造成不可估量的损失。因此，提高汽车安全性能，减少道路交通事故，改善交通环境就成为人类社会进步与可持续发展的重要研究课题之一。　　 本文的主要工作是，通过车载CCD摄像装置对车辆前方车道进行实时监测，获取当前的道路交通场景视频，检测和识别车道以及前方道路的车辆目标，为基于视觉的导航系统提供准确实时的路况信息。　　 本文的工作主要包括以下几个方面：　　 (1)综述了课题的研究背景，指出了车道以及车辆的检测跟踪对于降低交通事故率的重要性，并简要介绍了目前国内外基于视觉的道路及车辆检测识别系统以及视觉导航系统的发展趋势。　　 (2)对于不确定的现实交通场景，在各种天气条件下对车道线进行实时检测，利用色彩信息提高车道标志线检测算法的鲁棒性。利用车道标志线和车道中车辆在视频图像中形状、大小和运动模式的差异消除车道中车辆对车道标志线检测所产生的干扰。　　 (3)在图像序列中跟踪道路变化，利用所拍摄道路视频中图像序列信息的一致性，由前一帧道路检测结果排除后续帧可能出现的误检测，提高车道检测结果的准确性。　　 (4)检测车辆：充分利用道路图像中车辆的三个特征——车辆底部阴影、车辆成对存在的垂直边缘以及车辆的对称性来预测车辆存在区域并验证车辆的存在。在实现车辆检测的基础上，利用卡尔曼滤波器对检测到的目标车辆进行跟踪。　　 (5)在Windows平台下使用Visual C++6.0开发工具，利用拍摄的车载视频进行实验测试，测试证明能够实现车道以及车辆的实时检测跟踪。