通过单目灰度图像来实现已知3维模型移动对象的精确定位，是基于3维模型的交通视觉检测与目标跟踪系统的首要环节，也是机器视觉领域的一个重要问题。为了更好地进行图像匹配，提出了一种带权值的Hausdorff距离作为3维模型投影和图像中物体轮廓相似性的测度，以避免建立图像特征与模型之间的点一点对应，这样既可减少计算量，也可提高匹配精度。为了避免陷入局部最优，可将一种带记忆功能的模拟退火(SA)算法引入图像模型匹配，这样可提高匹配参数的搜索精度。实验证明，由于SA算法和改进的Hausdorff距离相结合能有效地对3维模型和图像进行匹配，从而可对具有平移、旋转的物体实现精确定位。