为：
[0084]
(5)
[00财其中Xt1，iit1，0t汾别表示上一帖右图像的像素值、均值和均方差。a是引入 的常数，表示背景更新速度的快慢。
[0086](2-2)、根据当前帖图像与背景图像的差值运算，检测判断前景目标区域并提取：
[0087]
0，） 阳〇8引其中，X，y表示像素位置坐标，fk(x，y)表示当前帖右图像（第k帖），Bk(x，y)表 示背景帖图像，化为满足阔值条件的右图像像素点的灰度值，T表示背景差的阔值，由实验 确定。
[0089](3)、依据主点差进行位置校正，对已提取的前景目标区域，按照自适应的窗口立 体匹配方法进行立体匹配，得到当前帖视差图像，其具体步骤如下：
[0090] (3-1)、实时采集左右摄像机的左右图像，根据步骤（1)所述的左右摄像机主点 差，对左图像进行两个坐标方向的平移（屯，dy)，W校正主点差对立体匹配的影响，用于精确 视差的计算；
[0091] (3-2)、针对步骤（2)提取的右图像前景目标区域化(x，y)，得到视差图像。首先 设Dk(x，y)为参考图像，左图像为匹配图像。将Dk(x，y)中的像素点为中屯、，大小为mXn 像素的块的一个自适应窗口为匹配基元，然后在匹配图像中W视差范围内每个像素点为 中屯、，大小同为mXn的窗口，依次计算化(x，y)中待匹配像素的窗口相关性测量值，记为 NCC(X，y，d)，其相关性测量值表达式如下：
[0092]
[0093]其中，x，y为图像像素坐标，If，Ii分别表示Dk(x，y)和左图像中的像素灰度值， [A分别表示化(x，y)和左图像中W匹配像素点为中屯、的窗口内像素平均灰度值，d为沿 基线方向在视差范围内的偏移量，对相关性测量NCC(X，y，d)值进行S节点插值，得到相关 性测量NCC(x，y，d)最大值所对应的偏移量d，即是所得的视差；
[0094] 利用上述区域匹配的方法对化(X，y)中所有灰度值大于0的像素点进行视差计算 得到当前帖前景区域的视差图像，每一像素点的初始自适应窗口宽度为5列，高度是3行。 在初始大小的窗口内统计像素的灰度方差，如果灰度方差小于某一口限，说明窗口内包含 太少的结构信息，则将匹配窗口的宽度放大50%，继续其灰度方差的判断，直至大于口限或 窗口大小达到12X6,所用口限值由实验确定。
[0095] (4)、对得到的视差图像进行后续处理，包括：5点中值滤波平滑、去误检区等，同 时计算前景区域中每个像素点对应的二维地平面的高度，得到二维映射图像，其具体步骤 如下：
[0096](4-1)、采用5点中值滤波的方法进行中值平滑滤波处理，消除弱纹理区域的错误 匹配W及孤立视差点。
[0097] (4-2)、去除地面阴影区域，在前期获取到地面的视差值Pg后，视差图中前景目标 两侧视差值与Pg相等的像素区域，分别为Z1和Zf，根据车辆左右对称的特征，适当消除其中 面积较大的部分，使其与另一侧对称。
[0098] (4-3)、计算前景车辆目标图像中每个像素点对应的二维地平面的垂直投影位置， 生成二维映射图像，坐标映射关系为：
[0099]
掛 阳100]其中，U和V为图像像素坐标系中的像素坐标，U。和V。为图像的主点坐标，Pg和P。 分别为地面视差值及该坐标前景点的视差值； 阳101] (4-4)、根据上述步骤获取到前景目标视差图后，根据平行双目测距原理，将视差 值转换为高度值，转换计算公式为： 阳102] H"=dg-d。 阳 103]
[0104] 其中，屯，d。分别表示前景目标和地面离双目摄像机的距离，f，B分别表示焦距和 基线距离，Xi-Xf为通过步骤（3)计算的前景目标像素点的视差值，H。表示前景目标点的离 地高度。转换后得到前景目标的深度图，即每个像素点的值表示前景目标高度。
[0105] 巧）、通过获取到的二维映射图像W及视差和前景区域的参数信息，检测车辆并计 算获得车速、车高、车型等相关参数。其具体如下： 阳106] 巧-1)、根据步骤（4)得到的前景目标深度图，取前景目标高度的最大值作为车身 高度。对最大高度值有效性做判断：当最大高度值的数量大于阔值时，判定其有效，否则舍 去最大值，选取下一个最大值再次做有效性判断。阔值由实验确定。
[0107] 巧-2)、根据步骤（2)提取的前景目标区域，获得该区域的长宽信息，通过世界坐 标系与图像坐标系的等比关系公式，获得车身的长宽参数，公式为：
[0108]
(10)
[0109] 其中L和W表示前景目标的像素长宽，Xp和Yp表示图像的像素长宽（即分辨率， 单位：像素），X和y为双目平行摄像机拍摄视角的实际长度和宽度（单位：cm)，1和W表示 前景区域实际长宽数据，单位cm。
[0110] 巧-3)、根据步骤（4)获取的表示目标高度的深度图，对深度图逐列进行扫描，统 计每列的最大高度值，作为绘制车身侧面轮廓的点。 阳111] 巧-4)、根据相邻两帖前景目标在图像中的位置差计算车速。首先，W步骤巧-3) 的获取的车身轮廓作为匹配基元，将前一帖的车身轮廓图作为参考图像，当前帖的作为匹 配图像检测两帖之间的位置差。采用W下公式即可计算获得车速信息：
[0112]
削
[0113] 其中D为两帖间车身轮廓位置差（单位：像素），Xp表示图像的长度（单位：像 素），X表示双目平行摄像机拍摄视角的实际长度（单位：cm)，d为前景车辆目标的每秒移 动距离（单位：cm/秒），式中24为帖率，即拍摄视频的每秒帖数。重复步骤（2)-巧）即可 实时的进行车辆检测。
【主权项】
1. 一种基于双目立体视觉的车辆检测系统，其特征在于：包括双目平行摄像机、DSP处 理器、通信模块和上位主机，所述双目平行摄像机包括左摄像机AU右摄像机A2,分别与 DSP处理器相连，用于采集左右图像；所述DSP处理器通过通信模块与上位主机相连，用于 数据通信及实时数字视频传输。2. -种基于双目立体视觉的车辆检测方法，采用根据权利要求1所述的基于双目立体 视觉的车辆检测系统对路面上的车辆进行检测，其特征在于，该方法步骤如下 (1) 、采用人机交互的方式对左右摄像机进行主点差标定，获得精确的主点差参数； (2) 、实时采集左右图像，在左图像中通过高斯模型构建场景的背景图像，利用背景差 分法进行前景运动目标的检测和提取； (3) 、依据主点差进行位置校正，对已提取获得的前景目标区域，按照自适应的窗口立 体匹配方法进行立体匹配，得到当前帧视差图像； (4) 、对得到的视差图像进行后续处理，包括：5点中值滤波平滑、去误检区，同时计算 前景区域中每个像素点对应的二维地平面的高度及位置，得到二维地平面映射图像； (5) 、通过获取到的二维映射图像以及视差和前景区域的参数信息，检测车辆并计算获 得车速、车高、车型相关参数。3. 根据权利要求2所述的基于双目立体视觉的车辆检测方法，其特征在于，所述步骤 (1)中的人机交互的方式对左右摄像机进行主点差标定，获得精确的主点差参数，具体步骤 如下： (1-1)、通过实际测量，得到双目平行摄像机的固有参数，包括左右摄像机间的基线距 离B，左右摄像机焦距f;并测出双目平行摄像机的离地高度H; (1-2)、根据平行双目系统测距原理，计算理论视差值，公式为：其中，匕和X为地面像素点水平方向的理论视差值，f、B和H分别为上述所描述的 焦距、左右摄像机间基线距离以及摄像