近年来，随着科学技术的迅猛发展，图像作为现实生活中容易获取的、包含丰富信息的一种数据，对图像信息的处理已经成为信息科学的一个重要研究领域。双目视觉作为机器视觉的一个重要分支，具有效率高、精度合适、系统结构简单和成本低等优点，在虚拟现实、机器人导航及非接触式测量等许多方向均极具应用价值。利用双目视觉来实现特定目标测距也已经成为一个重要的研究方向。双目特征点匹配和目标识别定位研究方法：首先通过YOLO进行目标检测和识别，针对相同物体利用加速稳健特征匹配算法（SURF）特征点进行匹配，并且针对物体纹理少，不能实现有效定位的问题，提出了多特征点融合算法，将Canny边缘检测算法和FAST角点检测算法进行结合，使得可以检测目标物体的边缘信息，从而提高纹理少物体的匹配点数量。