随着机动车数量的不断增加,“停车难”的问题也日益突出,尤其是在那些大城市中,这个问题更是令大多数司机非常苦恼。在城市中,“停车难”不仅表现为车位难找,更表现为车位狭小、拥挤,很多司机,尤其是初学者都难免在倒车入位的过程中与其它车辆发生刮碰,因此,智能的倒车辅助系统就显得十分必要了。经过多年的发展,倒车辅助系统已经历经了几代的变化,到现在,市场上通用的倒车辅助系统一般都是将机器视觉与超声波技术相结合使用,而且,可以预见,在未来的一段时间内,这种组合仍将是主流。本文所述的系统也同时使用了机器视觉与超声波技术,本文主要完成了以下几个方面的工作：第一,使用常规的步骤,如图像灰度化、图像去噪、边缘检测和图像二值化等,对图像进行预处理,得到二值图像后,再使用一个自定义的模板对图像进行过滤,以过滤掉大部分背景噪声,然后根据改进的轮廓提取算法提取出车位轮廓。第二,使用改进的Hough变换算法检测车位线,然后求出车位线所在直线,再使用改进的算法提取出车位入口点。第三,针对现实中常见的几种车位规划倒车线路,使系统能适用于多数的停车位。最后,针对空闲车位被遮挡的情况,使用超声波与机器视觉相结合的方法检测出空闲车位。实验结果表明,本文所介绍的智能倒车辅助系统的相关算法能够较好地检测出车位线,并提取出车位入口点,可以合理地绘制倒车路线,而且将超声波与机器视觉相结合,还能够检测被遮挡的车位,因此,算法不仅具有较好的鲁棒性和效率,还有较好的适应性。