针对现有嵌入式平台车辆检测算法实时性不足的缺点，从算法耗时的根本原因出发，提出了基于多范围ＲOI 的车辆检测方法． 该方法对传统Adaboost 算法进行了改进，以多尺度范围窗口遍历多层感兴趣区域以减少对整幅图像及对单一ＲOI 遍历的次数． 利用VS 软件对算法优化前后的结果进行了仿真对比分析． 在底层移植上采用静态分配内存替代动态内存分配，并利用DMA 代替内存库函数的方式完成了算法的嵌入式移植． 结果表明: 本算法在检测准确性及实时性上均有较好效果，本方法在保证车辆检测准确率的同时能有效提升检测速度，在输入图像大小为720 × 480 像素时，达到13 ～ 15 帧·s － 1的处理速度，满足了车辆实时检测的要求．