本發(fā)明涉及一種車速的檢測方法，特別涉及一種基于雙目攝像頭的實(shí)時(shí)車速檢測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：
隨著社會(huì)的發(fā)展、人們生活水平的不斷提高，機(jī)動(dòng)車輛的使用已經(jīng)成為交通運(yùn)輸?shù)闹匾侄沃?。隨著機(jī)動(dòng)車輛的投入使用量的不斷增大，如何有效實(shí)現(xiàn)對機(jī)動(dòng)車輛的管理和統(tǒng)計(jì)，對于道路交通安全和管理有著重要作用。而對機(jī)動(dòng)車輛速度的檢測則是行車輛管理的一個(gè)重要方面。目前道路上主要采用雷達(dá)、激光或者感應(yīng)線圈的方式來檢測車速。以上方法都已發(fā)展得較為成熟，但在使用過程中存在一定的局限性?；诘馗芯€圈的測速方法具有簡單快速獲得車輛速度的優(yōu)點(diǎn)，但地感線圈在受到長期擠壓后容易損壞，若更換則需要挖開路面重新埋設(shè)，維護(hù)成本高；基于雷達(dá)的測速方法對于多個(gè)被檢測目標(biāo)車輛同時(shí)出現(xiàn)在檢測區(qū)域時(shí)容易導(dǎo)致檢測錯(cuò)誤；基于激光的測速方法對駕駛員的眼睛具有較大危害，同時(shí)該方法也不能對多車道多車輛目標(biāo)進(jìn)行測速，設(shè)備成本投入高。公告號為CN203365452U的專利申請文件提出一種基于雙目立體視覺車速檢測系統(tǒng)。所提出的雙目立體視覺車速檢測系統(tǒng)中，需要額外使用紅外探測裝置檢測目標(biāo)車輛，當(dāng)一條道路上同時(shí)有多輛車經(jīng)過紅外探測裝置時(shí)，車速檢測系統(tǒng)將有可能失效，具有一定的局限性。同時(shí)精度高、性能穩(wěn)定的紅外探測裝置價(jià)格昂貴，增加了前期投入和后期維護(hù)成本。此外，在使用過程中需要預(yù)先知道雙目攝像頭距離路面的高度和紅外探測裝置距離雙目攝像頭的距離，增加了系統(tǒng)使用的復(fù)雜度。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)與不足，提供一種速度測量精度高以及能夠?qū)崿F(xiàn)多車道多車輛目標(biāo)同時(shí)測速的基于雙目攝像頭的實(shí)時(shí)車速檢測方 法。本發(fā)明的另一個(gè)目的在于提供一種用于實(shí)現(xiàn)上述方法的基于雙目攝像頭的實(shí)時(shí)車速檢測系統(tǒng)。本發(fā)明的第一目的通過下述技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：一種基于雙目攝像頭的實(shí)時(shí)車速檢測方法，步驟如下：1)通過安裝于道路旁的雙目攝像頭檢測進(jìn)入視角范圍的車輛：采用三幀差法提取進(jìn)入雙目攝像頭視角范圍的車輛的矩形框和質(zhì)心坐標(biāo)，然后通過卡爾曼預(yù)測模型區(qū)域匹配運(yùn)動(dòng)車輛跟蹤算法對目標(biāo)車輛進(jìn)行跟蹤；2)通過對目標(biāo)車輛的跟蹤，記錄車輛進(jìn)入和離開雙目攝像頭視角范圍的位置以及時(shí)間；3)根據(jù)雙目視差測距原理建立雙目攝像頭視差深度表和雙目攝像頭各深度處視點(diǎn)距離光軸的垂直距離與其所成像的像素?cái)?shù)比例關(guān)系表；4)獲取車輛進(jìn)入雙目攝像視角并被檢測到位置的視差以及離開雙目攝像視角范圍位置的視差，通過視差深度表得出車輛進(jìn)入和離開位置的深度信息；獲取車輛進(jìn)入和離開雙目攝像頭視角范圍的位置處視點(diǎn)距離光軸垂直距離在圖像平面中的像素?cái)?shù)，根據(jù)各深度處視點(diǎn)距離光軸的垂直距離長度與其所成像的像素?cái)?shù)比例關(guān)系表，得出車輛進(jìn)入和離開位置視點(diǎn)距離光軸的垂直距離；5)根據(jù)車輛進(jìn)入和離開雙目攝像頭視角范圍的位置視點(diǎn)距離光軸的垂直距離以及車輛進(jìn)入和離開雙目攝像頭視角范圍的位置的深度信息計(jì)算出車輛進(jìn)入和離開雙目攝像頭視角范圍的位置之間的行駛距離，然后根據(jù)車輛進(jìn)入和離開雙目攝像頭視角范圍的時(shí)間間隔，得出車輛的車速。優(yōu)選的，所述步驟1)中采用三幀差法提取進(jìn)入雙目攝像頭視角范圍的目標(biāo)車輛矩形框和質(zhì)心坐標(biāo)，具體過程如下：1-1)對雙目攝像頭拍攝到的圖像序列進(jìn)行中值濾波預(yù)處理；1-2)選取經(jīng)過上述處理后的連續(xù)三幀圖像，為前一幀圖像PK-1(x，y)、當(dāng)前幀圖像PK(x，y)和后一幀圖像PK+1(x，y)，分別計(jì)算當(dāng)前幀與前一幀的幀差圖像FD(x，y)，當(dāng)前幀與后一幀的幀差圖像FG(x，y)；1-3)對幀差圖像FD(x，y)和FG(x，y)進(jìn)行二值化和形態(tài)學(xué)濾波處理；1-4)將上述步驟處理后幀差圖像FD(x，y)和FG(x，y)進(jìn)行與運(yùn)算得到目標(biāo)圖像，通過目標(biāo)圖像提取目標(biāo)車輛的矩形框和質(zhì)心坐標(biāo)。更進(jìn)一步的，所述步驟1)中卡爾曼預(yù)測模型區(qū)域匹配運(yùn)動(dòng)車輛跟蹤算法對 目標(biāo)車輛進(jìn)行跟蹤的過程如下：1-5)計(jì)算圖像序列當(dāng)前幀和后一幀所提取的目標(biāo)車輛矩形框的長、寬和質(zhì)心坐標(biāo)；1-6)獲取當(dāng)前幀圖像提取的矩形框和后一幀圖像提取的矩形框之間的重疊面S(i)，重疊面積從大到小依次作為S(i)矩形框?qū)?yīng)車輛的最佳預(yù)測、次最佳預(yù)測；1-7)計(jì)算當(dāng)前幀圖像中重疊面S(i)矩形框的面積、長、寬、質(zhì)心坐標(biāo)以及后一幀圖像中經(jīng)過卡爾曼預(yù)測預(yù)測與當(dāng)前幀圖像重疊面S(i)匹配的矩形框的面積、長、寬和質(zhì)心坐標(biāo)；1-8)計(jì)算當(dāng)前幀圖像中重疊面S(i)矩形框與后一幀圖像經(jīng)過預(yù)測與當(dāng)前幀圖像重疊面S(i)匹配的矩形框之間質(zhì)心的距離、面積的差、周長的差以及運(yùn)動(dòng)車輛面積的差。1-9)若步驟1-8)中得到的質(zhì)心的距離、面積的差、周長的差以及運(yùn)動(dòng)車輛面積的差均小于判決閾值，則認(rèn)為前后幀圖像中目標(biāo)矩形框?qū)?yīng)的車輛為同一輛車。優(yōu)選的，所述步驟3)中雙目攝像頭視差深度表創(chuàng)建過程如下：3-1)在雙目攝像頭前方放置一塊平面板，其中平面板保持與雙目攝像頭圖像平面平行，將平面板移動(dòng)至距離雙目攝像頭距離D1處，雙目攝像頭分別拍攝一張圖像，根據(jù)這兩組圖像進(jìn)行標(biāo)定求單應(yīng)性矩陣；3-2)將平面板按照d1距離的間隔向雙目攝像頭移動(dòng)，拍攝一組圖像。3-3)利用已求出的單應(yīng)性矩陣做映射，得到平面板與雙目攝像頭在各深度下的視差，將深度與其對應(yīng)視差的數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線擬合得到視差深度表。更進(jìn)一步的，所述d1的值小于等于0.1米。優(yōu)選的，所述步驟3)中雙目攝像頭各深度處視點(diǎn)距離光軸的垂直距離長度與其所成像的像素?cái)?shù)比例關(guān)系表獲取過程如下：3-4)將標(biāo)有實(shí)際尺寸的棋盤格平面板和雙目攝像頭平行放置，將棋盤格平面板放置于距離攝像頭距離D2處，并且向攝像頭方向移動(dòng)，每次移動(dòng)距離d2，拍攝一組圖像；3-5)通過視點(diǎn)的成像位置，得出各深度處視點(diǎn)距離光軸的垂直距離長度所成像的像素?cái)?shù)，根據(jù)棋盤格上視點(diǎn)的位置，可以得出棋盤格上視點(diǎn)距離光軸的距離從而得出雙目攝像頭各深度處視點(diǎn)距離光軸的垂直距離長度與其所成像的 像素?cái)?shù)比例關(guān)系，其中同一深度視點(diǎn)距離光軸的垂直距離長度與其所成像的像素?cái)?shù)比例值相同。更進(jìn)一步的，所述d2的值小于等于0.1米。優(yōu)選的，所述步驟5)中車輛進(jìn)入雙目攝像頭視角范圍的位置視點(diǎn)A和離開雙目攝像頭視角范圍的位置視點(diǎn)B之間的距離AB求取過程如下：5-1)雙目攝像頭獲取視點(diǎn)A和B的視差，通過視差深度表，根據(jù)視點(diǎn)A的視差查出A點(diǎn)深度C1O1′和C2O2′，根據(jù)視點(diǎn)B的視差查出B點(diǎn)深度C1O1″和C2O2″，其中C1和C2為分別雙目攝像頭的光心；O1′為視點(diǎn)A在光心C1發(fā)射的光軸上的投影，O1″為視點(diǎn)B在光心C1發(fā)射的光軸上的投影，O2′為視點(diǎn)A在光心C1發(fā)射的光軸上的投影，O2″為視點(diǎn)B在光心C1發(fā)射的光軸上的投影；AO1′為視點(diǎn)A距離光軸的垂直距離長度，BO1″分為視點(diǎn)B距離光軸的垂直距離長度；5-2)獲取AO1′和BO1″在雙目攝像頭圖像平面上的成像A1′O1和B1′O1，其中O1為圖像平面的中心，其中O1也在C1發(fā)射的光軸上；獲取圖像平面上的成像A1′O1和B1′O1的像素長度，根據(jù)A和B的深度，通過雙目攝像頭各深度處視點(diǎn)距離光軸的垂直距離長度與其所成像的像素?cái)?shù)比例關(guān)系表，獲取AO1′和BO1″的長度；5-3)根據(jù)AO1′和A點(diǎn)深度C1O1′獲取直角三角形C1O1′A的內(nèi)角α和C1A，其中α＝∠O1′C1A，根據(jù)BO1″和B點(diǎn)深度C1O1″獲取直角三角形C1O1″B的內(nèi)角β和C1B，其中β＝∠O1″C1B；5-4)根據(jù)O1C1A′＝∠O1′C1A＝α以及A1′O1的像素長度，獲取直角三角形C1O1A1′中C1A1′的像素長度，根據(jù)O1C1B1′＝∠O1′C1B＝β以及B1′O1的向所長度，獲取直角三角形C1O1B1′中C1B1′的像素長度；根據(jù)A1′和B1′在圖像平面的位置計(jì)算出A1′B1′的像素長度；5-5)根據(jù)C1A1′、C1B1′和A1′B1′的像素長度，通過余弦定理獲取三角形C1A1′B1′的內(nèi)角θ，其中θ＝∠A1′C1B1′；根據(jù)三角形C1AB中∠AC1B＝∠A1′C1B1′＝θ以及C1A和C1B，通過余弦定理獲取三角形C1AB中AB的長度；本發(fā)明的第二目的通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：一種基于雙目攝像頭的實(shí)時(shí)車速檢測系統(tǒng)，包括雙目攝像頭裝置以及與雙目攝像頭裝置通過電纜連接的后臺(tái)監(jiān)控系統(tǒng)，所述后臺(tái)監(jiān)控系統(tǒng)包括車輛檢測模塊、跟蹤模塊和距離測量模塊；車輛檢測模塊：通過多幀差法提取進(jìn)入雙目攝像頭視角范圍的矩形框和質(zhì)心坐標(biāo)；跟蹤模塊：通過卡爾曼預(yù)測模型區(qū)域匹配運(yùn)動(dòng)車輛跟蹤算法對目標(biāo)車輛進(jìn)行跟蹤；距離測量模塊：根據(jù)雙目攝像頭視差深度表和雙目攝像頭各深度處視點(diǎn)距離光軸的垂直距離長度與其所成像的像素?cái)?shù)比例關(guān)系表求取車輛進(jìn)入和離開雙目攝像頭視角范圍的位置視點(diǎn)之間的距離，然后根據(jù)車輛進(jìn)入和離開雙目攝像頭視角范圍的位置視點(diǎn)的時(shí)間，計(jì)算出車輛的車速。優(yōu)選的，所述雙目攝像頭包括兩臺(tái)獨(dú)立的攝像頭，所述兩臺(tái)攝像頭之間的距離為40cm～60cm，且互相平行；所述雙目攝像頭裝置安裝在攝像頭托架裝置上，攝像頭托架裝置設(shè)置在道路旁。本發(fā)明相對于現(xiàn)有技術(shù)具有如下的優(yōu)點(diǎn)及效果：(1)本發(fā)明通過雙目攝像頭拍攝進(jìn)入視角范圍的車輛，并且通過多幀方法和卡爾曼預(yù)測模型區(qū)域匹配運(yùn)動(dòng)車輛跟蹤算法對進(jìn)入雙目攝像頭視角范圍的車輛進(jìn)行檢測和跟蹤，然后通過預(yù)先創(chuàng)建的雙目攝像頭視差深度表以及雙目攝像頭各深度處視點(diǎn)距離光軸的垂直距離長度與其所成像的像素?cái)?shù)比例關(guān)系表，獲取車輛進(jìn)入雙目攝像視角范圍位置的視差以及離開雙目攝像視角范圍位置的視差，根據(jù)車輛進(jìn)入和離開位置距離光軸的垂直距離長度、車輛進(jìn)入和離開位置的深度信息計(jì)算得到到車輛進(jìn)入和離開雙目攝像頭視角范圍的行駛距離，再通過車輛進(jìn)入和離開雙目攝像頭視角范圍的行駛時(shí)間，得到車輛的行駛速度。本發(fā)明方法能夠同時(shí)針對進(jìn)入和離開雙目攝像頭視角范圍的每部車輛計(jì)算出行駛距離，因此能夠同時(shí)實(shí)現(xiàn)多車道多目標(biāo)的測量，并且具有測量速度快以及精度高的優(yōu)點(diǎn)。(2)本發(fā)明設(shè)備投入和維護(hù)成本低，可以改裝當(dāng)前道路上的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，在監(jiān)控的同時(shí)可以采用本發(fā)明方法有選擇對目標(biāo)車輛進(jìn)行車速檢測，將大大的減少智能交通系統(tǒng)在設(shè)備上的投入和維護(hù)成本，克服原始測速方法投入大且維修成本高的問題。附圖說明圖1是本發(fā)明方法流程圖。圖2是本發(fā)明三幀差法提取進(jìn)入雙目攝像頭視角范圍的目標(biāo)車輛矩形框和質(zhì)心坐標(biāo)的流程圖。圖3是本發(fā)明卡爾曼預(yù)測模型區(qū)域匹配運(yùn)動(dòng)車輛跟蹤算法對目標(biāo)車輛進(jìn)行 跟蹤流程圖。圖4是本發(fā)明雙目視差測距原理圖。圖5是本發(fā)明中不同深度下視點(diǎn)距離光軸的垂直距離長度與其所成像的像素?cái)?shù)比例關(guān)系示意圖。圖6是本發(fā)明車輛進(jìn)入和離開位置視點(diǎn)之間距離計(jì)算原理圖。圖7是本發(fā)明雙目攝像頭及其視角示意圖。圖8是本發(fā)明雙目攝像頭視角范圍內(nèi)各通道車輛行駛距離模型圖。具體實(shí)施方式下面結(jié)合實(shí)施例及附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的描述，但本發(fā)明的實(shí)施方式不限于此。實(shí)施例如圖1所示，本實(shí)施例公開了一種基于雙目攝像頭的實(shí)時(shí)車速檢測方法，步驟如下：1)通過安裝于道路旁的雙目攝像頭檢測進(jìn)入視角范圍的車輛：采用三幀差法提取進(jìn)入雙目攝像頭視角范圍的車輛的矩形框和質(zhì)心坐標(biāo)，并且通過卡爾曼預(yù)測模型區(qū)域匹配運(yùn)動(dòng)車輛跟蹤算法對目標(biāo)車輛進(jìn)行跟蹤；如圖2所示，其中本實(shí)施例中采用三幀差法提取進(jìn)入雙目攝像頭視角范圍的目標(biāo)車輛矩形框和質(zhì)心坐標(biāo)，具體過程如下：1-1)對雙目攝像頭拍攝到的圖像序列進(jìn)行3×3中值濾波預(yù)處理；去掉圖像隨機(jī)噪聲。減少以后運(yùn)算的復(fù)雜度，克服噪聲對圖像處理結(jié)果的干擾；1-2)選取經(jīng)過上述處理后的連續(xù)三幀圖像，其中前一幀圖像PK-1(x，y)、當(dāng)前幀圖像PK(x，y)和后一幀圖像PK+1(x，y)，并且分別計(jì)算當(dāng)前幀與前一幀的幀差圖像FD(x，y)，當(dāng)前幀與后一幀的幀差圖像FG(x，y)，1-3)對幀差圖像FD(x，y)和FG(x，y)進(jìn)行二值化和形態(tài)學(xué)濾波處理；1-4)將上述步驟處理后幀差圖像FD(x，y)和FG(x，y)進(jìn)行與運(yùn)算得到目標(biāo)圖像，通過目標(biāo)圖提取當(dāng)前幀圖像目標(biāo)車輛的矩形框和質(zhì)心坐標(biāo)。如圖3所示，本實(shí)施例中卡爾曼預(yù)測模型區(qū)域匹配運(yùn)動(dòng)車輛跟蹤算法對目標(biāo)車輛進(jìn)行跟蹤的過程如下：1-5)計(jì)算圖像序列當(dāng)前幀與后一幀所提取的目標(biāo)車輛矩形框的長、寬和質(zhì)心坐標(biāo)；1-6)獲取當(dāng)前幀K圖像提取的矩形框和后一幀K+1圖像提取的矩形框之間的重疊面S(i)，重疊面積從大到小依次作為S(i)矩形框?qū)笠粠琄+1車輛的最佳預(yù)測、次最佳預(yù)測；1-7)計(jì)算當(dāng)前幀K圖像中重疊面S(i)矩形框的面積、長、寬、質(zhì)心坐標(biāo)以及后一幀K+1圖像中經(jīng)過卡爾曼濾波預(yù)測與當(dāng)前幀圖像重疊面S(i)匹配的矩形框的面積、長、寬和質(zhì)心坐標(biāo)；1-8)計(jì)算當(dāng)前幀K圖像中重疊面S(i)矩形框與后一幀K+1圖像經(jīng)過卡爾曼預(yù)測預(yù)測與當(dāng)前幀圖像重疊面S(i)匹配的矩形框之間質(zhì)心的距離、面積的差、周長的差以及運(yùn)動(dòng)車輛面積的差；1-9)若步驟1-8)中得到的質(zhì)心的距離、面積的差、周長的差以及運(yùn)動(dòng)車輛面積的差均小于判決閾值，則認(rèn)為前后幀圖像中的重疊矩形框?yàn)橥惠v車。其中本實(shí)施例中的判決閾值根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行設(shè)定。2)通過目標(biāo)車輛的跟蹤記錄車輛進(jìn)入和離開雙目攝像頭視角范圍的位置以及時(shí)間；3)根據(jù)雙目視差測距原理建立雙目攝像頭視差深度表，獲取雙目攝像頭各深度處視點(diǎn)距離光軸的垂直距離長度與其所成像的像素?cái)?shù)比例關(guān)系表；其中本實(shí)施例中雙目攝像頭視差深度表創(chuàng)建過程如下：3-1)在雙目攝像頭前方放置一塊平面板，其中平面板保持與雙目攝像頭圖像平面平行，將平面板移動(dòng)至距離雙目攝像頭較遠(yuǎn)處，如10～100米處，然后雙目攝像頭分別拍攝一張圖像，根據(jù)這兩組圖像進(jìn)行標(biāo)定求單應(yīng)性矩陣；3-2)將平面板按照0.1米距離的間隔向雙目攝像頭移動(dòng)，拍攝一組圖像。3-3)利用已求出的單應(yīng)性矩陣做映射，得到平面板與雙目攝像頭各距離下的視差，即雙目攝像頭各深度下的視差，通過matlab軟件根據(jù)深度與視差的反比例關(guān)系將深度與其對應(yīng)視差的數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線擬合得到視差深度表。如圖4所示，根據(jù)雙目視差測距原理，得到深度L與雙目攝像頭拍攝的兩個(gè)圖像平面的視差滿足反比例關(guān)系：其中b基線長度、f為攝像頭焦距、X為視差。本實(shí)施例中雙目攝像頭各深度處視點(diǎn)距離光軸的垂直距離長度與其所成像的像素?cái)?shù)比例關(guān)系表獲取過程如下：3-4)將標(biāo)有實(shí)際尺寸的棋盤格平面板和雙目攝像頭平行放置，將棋盤格平 面板放置于距離攝像頭10～100米處，并且向攝像頭方向移動(dòng)，每次移動(dòng)距離0.1米，拍攝一組圖像；3-5)通過視點(diǎn)的成像位置，得出各深度處視點(diǎn)距離光軸的垂直距離長度所成像的像素?cái)?shù)，根據(jù)棋盤格上視點(diǎn)的位置，可以得出棋盤格上視點(diǎn)距離光軸的距離；得出雙目攝像頭各深度處視點(diǎn)距離光軸的垂直距離長度與其所成像的像素?cái)?shù)比例關(guān)系，其中同一深度視點(diǎn)距離光軸的垂直距離長度與其所成像的像素?cái)?shù)比例值相同。通過matlab軟件將各深度處點(diǎn)距離光軸的垂直距離長度與其所成像的像素?cái)?shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線擬合得到雙目攝像頭各深度處視點(diǎn)距離光軸的垂直距離長度與其所成像的像素?cái)?shù)比例關(guān)系表。如圖5所示，在圖像平面上的投影分別為像素?cái)?shù)直線段1和2，對應(yīng)于深度d11處的兩個(gè)視點(diǎn)距離光軸的垂直距離分別是3和4，對應(yīng)于深度d22處的的兩個(gè)視點(diǎn)距離光軸的垂直距離長度是5和6。其中對應(yīng)于深度d11，直線段1對應(yīng)的像素長度和3對應(yīng)的視點(diǎn)距離光軸的垂直距離比值與直線段2對應(yīng)的像素長度和4對應(yīng)的視點(diǎn)距離光軸的垂直距離比值相同；對應(yīng)于深度d12，直線段1對應(yīng)的像素長度和5對應(yīng)的視點(diǎn)距離光軸的垂直距離比值與直線段2對應(yīng)的像素長度和6對應(yīng)的視點(diǎn)距離光軸的垂直距離比值相同4)獲取車輛進(jìn)入雙目攝像位置并被檢測到位置視點(diǎn)的視差以及離開雙目攝像視角范圍位置的視差，通過視差深度表得出車輛進(jìn)入和離開位置視點(diǎn)的深度信息；獲取車輛進(jìn)入和離開雙目攝像頭視角范圍的位置處視點(diǎn)距離光軸垂直距離長度在成像圖中的像素?cái)?shù)，根據(jù)各深度處視點(diǎn)距離光軸的垂直距離長度與其所成像的像素?cái)?shù)比例關(guān)系表，得出車輛進(jìn)入和離開雙目攝像頭視角范圍的位置視點(diǎn)距離光軸的垂直距離長度；5)根據(jù)車輛進(jìn)入和離開雙目攝像頭視角范圍的位置距離光軸的垂直距離長度以及車輛進(jìn)入和離開雙目攝像頭視角范圍的位置的深度信息以及車輛進(jìn)入和離開點(diǎn)與雙目攝像頭光心的夾角，運(yùn)用余弦定理計(jì)算出車輛進(jìn)入和離開雙目攝像頭視角范圍的位置視點(diǎn)之間的行駛距離，然后根據(jù)車輛進(jìn)入和離開位置的時(shí)間，得出車輛的車速。其中本實(shí)施例車輛進(jìn)入雙目攝像頭視角范圍的位置視點(diǎn)A和離開雙目攝像頭視角范圍的位置視點(diǎn)B之間的距離AB求取過程如下：5-1)雙目攝像頭獲取視點(diǎn)A和B的視差，通過視差深度表，根據(jù)視點(diǎn)A的視差查出A點(diǎn)深度C1O1′和C2O2′，根據(jù)視點(diǎn)B的視差查出B點(diǎn)深度C1O1″和 C2O2″，其中如圖6所示，C1和C2為分別雙目攝像頭的光心；O1′為視點(diǎn)A在光心C1發(fā)射的光軸上的投影，O1″為視點(diǎn)B在光心C1發(fā)射的光軸上的投影，O2′為視點(diǎn)A在光心C1發(fā)射的光軸上的投影，O2″為視點(diǎn)B在光心C1發(fā)射的光軸上的投影；AO1′為視點(diǎn)A距離光軸的垂直距離長度，BO1″分為視點(diǎn)B距離光軸的垂直距離長度；5-2)獲取AO1′和BO1″在雙目攝像頭圖像平面上的成像A1′O1和B1′O1，如圖6所示，其中O1為圖像平面的中心，其中O1也在C1發(fā)射的光軸上；獲取圖像平面上的成像A1′O1和B1′O1的像素長度，根據(jù)A和B的深度，通過雙目攝像頭各深度處視點(diǎn)距離光軸的垂直距離長度與其所成像的像素?cái)?shù)比例關(guān)系表，獲取AO1′和BO1″的長度；5-3)根據(jù)AO1′和A點(diǎn)深度C1O1′獲取直角三角形C1O1′A的內(nèi)角α和C1A，其中α＝∠O1′C1A，根據(jù)BO1″和B點(diǎn)深度C1O1″獲取直角三角形C1O1″B的內(nèi)角β和C1B，其中β＝∠O1″C1B；5-4)根據(jù)O1C1A′＝∠O1′C1A＝α以及A1′O1的像素長度，獲取直角三角形C1O1A1′中C1A1′的像素長度，根據(jù)O1C1B1′＝∠O1′C1B＝β以及B1′O1的向所長度，獲取直角三角形C1O1B1′中C1B1′的像素長度；根據(jù)A1′和B1′在圖像平面的位置計(jì)算出A1′B1′的像素長度；5-5)根據(jù)C1A1′、C1B1′和A1′B1′的像素長度，通過余弦定理獲取三角形C1A1′B1′的內(nèi)角θ，其中θ＝∠A1′C1B1′：根據(jù)三角形C1AB中∠AC1B＝∠A1′C1B1′＝θ以及C1A和C1B，通過余弦定理獲取三角形C1AB中AB的長度；得到車速v為：其中t1為車輛進(jìn)入雙目攝像到視角范圍的時(shí)間，t2為車輛離開雙目攝像到視角范圍的時(shí)間。本實(shí)施例還公開了用于實(shí)現(xiàn)上述一種基于雙目攝像頭的實(shí)時(shí)車速檢測系統(tǒng)，包括雙目攝像頭以及與雙目攝像頭通過電纜連接的后臺(tái)監(jiān)控系統(tǒng)，所述后臺(tái)監(jiān)控系統(tǒng)包括車輛檢測模塊、跟蹤模塊和距離測量模塊；車輛檢測模塊：通過多幀差法提取進(jìn)入雙目攝像頭視角范圍的矩形框和質(zhì)心坐標(biāo)；跟蹤模塊：通過卡爾曼預(yù)測模型區(qū)域匹配運(yùn)動(dòng)車輛跟蹤算法對目標(biāo)車輛進(jìn)行跟蹤；距離測量模塊：根據(jù)雙目攝像頭視差深度表和雙目攝像頭各深度處視點(diǎn)距離光軸的垂直距離長度與其所成像的像素?cái)?shù)比例關(guān)系表求取車輛進(jìn)入和離開雙目攝像頭視角范圍的位置視點(diǎn)的距離，然后根據(jù)車輛進(jìn)入和離開位置的時(shí)間，計(jì)算出車輛的車速。如圖7所示，本實(shí)施例中的雙目攝像頭包括兩臺(tái)獨(dú)立的型號相同的攝像頭，工作輸出為8bitRGB圖像，兩臺(tái)攝像頭之間的距離為40cm～60cm，且互相平行，其中雙目攝像頭的視角范圍如圖7中55所示，雙目攝像頭44安裝在攝像頭托架裝置上，攝像頭托架裝置設(shè)置在道路旁。根據(jù)實(shí)際情況通過攝像頭托架裝置調(diào)整攝像頭高度，保證攝像頭能監(jiān)控道路上一定范圍內(nèi)的車輛。如圖8所示為本實(shí)施例基于雙目攝像頭實(shí)時(shí)車速檢測方法和系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型圖。按照本實(shí)施例上述車速檢測方法可以求得雙目攝像頭不同視角范圍內(nèi)不同車輛進(jìn)入和離開時(shí)行駛距離為A1B1、A2B2、A3B3、、、，然后由PC可以計(jì)算得到車輛進(jìn)入和離開視角的行駛時(shí)間分別T1、T2、T3、、、，通過步驟5)計(jì)算公式可以計(jì)算得到車輛的車速，可見本實(shí)施例方法能夠?qū)崿F(xiàn)多車道多車輛目標(biāo)同時(shí)測速。上述實(shí)施例為本發(fā)明較佳的實(shí)施方式，但本發(fā)明的實(shí)施方式并不受上述實(shí)施例的限制，其他的任何未背離本發(fā)明的精神實(shí)質(zhì)與原理下所作的改變、修飾、替代、組合、簡化，均應(yīng)為等效的置換方式，都包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。