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由于计算机视觉具有非接触、检测范围广和全天候等优点，其在交通运输、国防建设及科学研究等领域都有着广泛的应用。近年来，随着城市交通与铁路运输的快速发展，对影响行车安全因素的检测与监控要求也越来越高，传统的计算机视觉技术已经不能满足需要。同时，由于计算机视觉的重要性，有关计算机视觉系统的研究始终是科学界关注的热点之一。特别是近年来，世界各国对计算机视觉系统的研究逐渐增多：NASA、哈佛、麻省、剑桥、牛津、东京工业大学等著名科研机构或大学都设有专门的视觉系统研究部门。
从计算机诞生开始，人类就希望有朝一日计算机能够像人类那样通过视觉观察和理解世界，并具有自动适应环境的能力。人的视觉能力很强，似乎毫不费力就可以对周围的景物一目了然，但目前的计算机视觉显然与人类视觉还相距甚远。要使计算机具有或超越人的视觉能力，需要对人类自身的视觉感知机制十分了解。随着近年来生物视觉领域的飞速发展，科学家们逐步揭示了人类视觉感知机制，因此，国内外计算机视觉研究者也将研究重点集中到将生物视觉最新的研究成果应用到计算机视觉的理论、算法和硬件实现中。本文的研究方法正是响应了这一科学潮流。
在传统的计算机视觉研究中，速度和精度一直是困扰计算机视觉系统的难题。本人查阅了大量人类视觉感知和计算机视觉的最新研究成果，对这两个领域目前流行的理论和算法进行了较充分的研究和总结，经过比较分析，采纳了Marr的计算机视觉研究框架和主动视觉理论。在框架和理论的指导下同时结合了注视眼动等人类视觉特性，本人研究提出了AV-FMS(基于主动视觉和固视微扫的)计算机视觉系统。
为AV-FMS计算机视觉系统设计了两个子系统-基于任务的主动视觉子系统和固视微扫子系统。基于任务的主动视觉子系统采用目前较成熟的模型和算法加以实现。对于提出的固视微扫子系统，设计了固视微扫模型及系列算法，并对算法的准确性加以验证。与目前常用的典型算法加以比较，比较结果是性能优于目前常用算法。最后，将AV-FMS计算机视觉系统应用于道路拥堵预测及诱导系统和铁路平交道口安全监测系统，经现场实验，系统能够满足项目要求。
本文的主要创新点是：
1、在主动视觉理论的指导下，根据人类视觉信息的并行处理等特性，研究提出了AV-FMS计算机视觉系统(包含基于任务的主动视觉子系统和固视微扫子系统)，这一系统能够较合理的分配资源，在硬件条件相同的情况下较高的提高了系统效率。
2、对主动视觉理论中的模型进行了部分改进，调整了模型中的任务流程，使其更趋于合理并提高适用性。
3、基于人类视觉的注视眼动特别是微眼跳等特性，提出了固视微扫模型，模型中包含一系列算法和规则。微眼跳特性在计算机视觉界利用极少，固视微扫模型能够提高图像边缘检测及图像轮廓的匹配精度，此项研究结果对扩展观察视角和扩大焦平面等方面也起到重要作用。
4、在固视微扫模型中提出了坐标拓扑不变性算法，此算法较好的解决了图像角度的变化对图像匹配产生影响的问题。
5、在固视微扫模型中提出了像素集合连通性算法，此算法较好的解决了图像边缘不连续或存在较大重合区域时的聚类、分离等问题。
6、将AV-FMS计算机视觉系统应用于道路拥堵预测及诱导系统和铁路平交道口安全监测系统，经现场实验，系统能够满足项目要求。