为提高智能车对多车道的实际道路车辆行驶环境的适应性,提出了一种基于三车道模型的车辆检测方法;方法在预处理的基础上利用极角及位置约束的Hough变换得到可能的车道线信息并利用消失点对车道线进行筛选;利用三车道四线模型对车道线进行匹配;对于每条车道,分别利用车辆灰度信息对车道线内车辆进行识别,并利用视频的连贯性对车辆识别结果进行修正并跟踪车辆;该算法通过对车道线的二次筛选,提高了三车道模型的准确率,进一步提高了对于不同车道车辆识别的正确率;实验结果表明,在结构化道路上,对于不同路况,算法均具有较好的实时性和鲁棒性.