车辆目标检测是先进辅助驾驶系统中的一项关键技术，对于降低交通事故的发生率有着重要意义。在进行车辆目标的检测时，实时性是其中的一项重要指标，在汽车行驶过程中，只有及时的检测出前方出现的车辆，并将信息反馈给驾驶员，才能有效避免交通事故的发生。在各种嵌入式系统中，FPGA具有功耗低、处理速度快、体积小等优点，其并行性和流水线处理的特性，使其能够达到实时视频处理的要求。本文研究的重点是基于FPGA的车辆目标检测系统。　　该系统选用xilinx Spartan6系列XC6SLX45芯片作为处理器，使用OV5640作为图像传感器。以此为基础，通过利用FPGA的并行性以及流水线处理特性，搭建一套实时车辆目标检测系统。　　本文的主要研究工作如下：　　（1）本文通过对基于FPGA的嵌入式图像处理系统进行分析，根据FPGA流水线处理特性以及并行性处理的特点，对整个系统功能进行模块划分。针对系统中的摄像头配置模块、数据缓存模块、预处理模块以及视频显示模块进行了设计，实现基于FPGA的实时视频显示处理，为后续的车辆检测算法的实现搭建好了基础平台。　　（2）对于目标检测识别算法进行分析研究，选用基于CNN卷积神经网络加SVM分类器进行目标检测，同时针对传统卷积神经网络输入图像尺寸固定的问题，引入ROI Pooling层，在提取的特征图上进行多尺度窗口的滑动，将多个尺度下的特征归一化为同一尺度，分别送入分类器进行分类。结合FPGA的处理特性，分析各个模块之间的时序、功能之间的逻辑关系，实现基于FPGA的卷积神经网络模块、ROI Pooling层模块以及SVM分类器模块的设计，并对卷积神经网络模块进行一定的资源优化。　　（3）对系统整体资源使用情况进行分析，并对各个模块进行时序测试，同时对整个系统的工作效率以及功能进行分析与测试。通过测试，系统可以实现对车辆目标的实时检测。