1.一种大跨度桥梁车辆动态荷载分布检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤一，在大跨度桥梁的每个车道入口处安装动态称重装置获取车辆重量信息，在桥梁上安装摄像机获取桥面图像，摄像机的视野能够覆盖整个桥面；

步骤二，将摄像机获取的桥面图像进行拼接，获取整个桥面的全景图像：（2.1）多幅桥面图像拼接时，待拼接的相邻两幅桥面图像中一幅桥面图像记为模板图像，另一桥面图像记为待匹配图像；使用Harris算子提取模板图像和待匹配图像各自的特征点，选取图像中最靠近重叠部分边界区域的10个特征点进行匹配，选取以特征点为圆心直径为6个像素点的圆形面积内灰度的一阶矩、二阶矩、三阶矩作为特征点描述向量，通过计算模板图像的特征点描述向量和待匹配图像的特征点描述向量之间的绝对距离进行特征点的匹配，绝对距离为：式中：PA＝[a1a2a3]为模板图像中的特征点A的描述向量，PB＝[b1b2b3]为待匹配图像中的特征点B的描述向量，ai、bi分别为特征点A、B的i阶矩；

取模板图像特征点A分别与待匹配图像中的特征点计算绝对距离，取绝对距离最小的点作为特征点A的匹配点；

（2.2）重复（2.1）的过程对模板图像除特征点A以外的其他特征点分别求取在待匹配图像中的匹配点，然后进行模板图像和待匹配图像拼接，具体拼接公式为：式中：f(x,y)为拼接后的图像，f1(x,y)为模板图像，f2(x,y)为待匹配图像，d1取0.5，d2取0.5；

（2.3）重复（2.1）和（2.2）的方法对所有的桥面图像进行拼接，获取整个桥面的全景图像；

步骤三，在获取整个桥面的全景图像后，采用混合差分和边缘检测相结合的方法检测运动目标：（3.1）混合差分法，取3帧图像，用当前帧分别与前两帧图像两两差分，如下式所示：式中：

Gt(i,j)表示第t帧图像(i,j)位置的像素值；

Gt-k(i,j)表示第t-k帧图像(i,j)位置的像素值；

表示第t和第t-k帧(i,j)位置像素值之差；

t，k表示图像帧数，i表示像素点横坐标，j表示像素点纵坐标；

采用如下判别函数判断像素点(i，j)是否为运动目标；

t

式中，B(i,j)为混合差分结果， 为相邻s帧差分，k取2，T取50；

t

当B(i,j)中像素点值为1时，表示该点为运动目标，值为0时，表示该点为非运动目标；

（3.2）在混合差分的基础上，采用sobel算子对当前帧和前一帧进行边缘检测，两帧的边缘图像相减得到运动边缘图像B′(i,j)；

（3.3）得到运动目标图像为：

t

B(i,j)＝B(i,j)+B′(i,j)

t

式中：B(i,j)为当前帧，B(i,j)为混合差图像，B′(i,j)为运动边缘图像；

步骤四，通过似真概率确定运动目标是否误检：

（4.1）对检测运动目标后的图像使用连通域标记，获取该各个运动目标的位置和长宽信息，计算各个运动目标的长宽比和占空比，其中占空比是指运动目标面积与运动目标外接矩形面积的比值；

（4.2）分别用Ph、Pw、Phw和Pkoc表示运动目标的长度、宽度、长宽比和占空比的似真概率，似真概率的判别函数为：式中：h表示运动目标长度，w表示运动目标宽度，hw表示运动目标长宽比，koc表示运动目标占空比；

（4.3）运动目标的总似真概率为P＝PhPwPhwPkoc，当P为1时表示没有发生误检，当P为

0时表示发生误检；

（4.4）重复（4.2）和（4.3）计算各个运动目标的总的似真概率，确定运动目标是否误检；

步骤五，对误检运动目标的分割：

对于误检运动目标，若长宽比小于2，则运动目标为纵向合并，否则运动目标为为纵向合并；

若为纵向合并，选择一条垂线从运动目标纵向边界开始以1个像素点的步长纵向移动，每移动一步都能够获得两个新的运动目标，计算两个新的运动目标的占空比，当两个新的运动目标的占空比都达到最大时，则分割完毕，获得两个运动目标；

若为横向合并，选择一条垂线从运动目标横向边界开始以1个像素点的步长横向移动，每移动一步都能够获得两个新的运动目标，计算两个新的运动目标的占空比。当两个新的运动目标的占空比都达到最大时，则分割完毕，获得两个运动目标；

步骤六，多车辆跟踪：

采用目标匹配法进行车辆跟踪定位，当车辆行驶到桥梁车道入口处，经过动态称重装置时获取车辆重量，并通过摄像机获取的桥面的全景图像获取车辆的横纵坐标及长宽信息，为每辆车建立一个信息向量zk＝[kk,xk,yk,lk,hk]，式中：kk表示当前帧中车辆的重量；

xk表示当前帧中车辆的横坐标位置；

yk表示当前帧中车辆的纵坐标位置；

lk表示当前帧中车辆的长度；

hk表示当前帧中车辆的宽度；

采用如下方法进行车辆跟踪定位：

获取第k帧和k+1帧中车辆目标，根据车辆行驶方向，利用最小距离匹配车辆，定义第k帧的第i个车辆的质心 和第k+l帧第j个车辆的质心距离函数为：计算第k帧中i车辆和第k+l帧中i车辆行驶方向上的车辆之间的距离，距离最小的车辆则为i车辆的匹配车辆，然后更新第k+l帧中i车辆的信息向量，重复此过程，对第k帧中的所有车辆在第k+1帧中获得相应的匹配车辆，然后更新第k+l帧中所有车辆的信息向量；将第k+l帧作为第k帧，重复上述过程对车辆的信息向量进行实时更新；

步骤七，在任意时间点，根据此时桥面上所有车辆的信息向量，得出所有车辆在桥面上的位置和质量，即可得到此时间点大跨度桥梁车辆动态荷载分布。