基于视觉的前方车辆检测是智能驾驶辅助系统中非常重要的组成部分，针对目前前方车辆检测中关于检测速度和精度的问题，采用部分积分图结构、流水线结构、乒乓操作、数据复用等方法提高Haar特征的计算速度；对提取到的Haar特征，采用AdaBoost进行降维操作，再用SVM（Support Vector Machine）进行分类训练，提升分类能力，设计完成了基于Haar+SVM前方车辆检测系统中的Haar特征提取的IP（Intellectual Property）核以及前方车辆检测的嵌入式系统。实验结果表明，检测精度可达到97.2%，系统处理速度平均为每秒21.6帧，验证了所设计的算法和系统的正确性和有效性。