随着国民经济的快速发展,我国机动车保有量持续增加,加之道路基础设施不完善,驾驶人素质参差不齐,道路安全形势日趋严峻,交通安全事故频发,而在交通事故处理过程中,事故前车辆运行速度具有重要意义。近年来,车载行车记录仪的普及安装,行车录像已经成为交通事故中的重要影像信息,因此,如何利用行车录像获取前方车辆运行速度具有迫切的社会需求和广泛的应用前景。传统的交通事故视频车速计算主要有基于车身参照物以及地面参照物的方法,本文提出了一种基于视频的前方车辆测速方法,可作为现有方法的有益补充。利用行车记录仪获取前方车辆运动状态,综合运用计算机视觉技术、摄像机标定技术以及图像信息感知技术等实现了前方车辆运行速度辨识,主要研究内容如下:针对车辆运行环境关键信息的准确感知问题,利用图像梯度分布信息实现了自适应阈值的Canny边缘检测,引入道路消隐点建立车道线边缘像素点在Hough累加域的空间约束,进而获取车道线参数;提出了一种假设+验证的车辆定位方法,通过分割车底阴影生成车辆存在性假设区域,Haar-like特征训练车辆级联分类器完成假设区域验证,可有效提升车辆位置定位精度。针对摄像机外参数标定问题,依据坐标转换以及成像原理,提出了一种外参数自标定方法。该方法无需事先标定,可在车辆行进中完成。相较于传统方案,考虑了摄像机方向角因素,更加适合于交通事故中摄像机安装位置不可控的情形,采用几何模型进行前方车辆距离测量,并进一步获取前车与自车的相对速度,最终实现前方车辆运行速度信息的准确辨识。利用以上研究所得,在VS2010+OpenCV2.4.3平台上开发了前方车辆视频测速系统,实现了前方车辆运行速度的测算,并设计了相应的前方车辆测速实验,验证了本文算法的准确性。此外,针对现有的交通事故视频车速测算方案,分别进行了基于车身参照物以及地面参照物的车速测算实验,最后对实验结果进行了误差量化分析。