1.一种基于显著性检测的夜间车辆检测方法，包括如下步骤：步骤1：从道路监控视频中手动标定出感兴趣区域；同时标定出车辆经过感兴趣区域时的两侧车灯间距最小值LAMP_MIN、最大值LAMP_MAX和单侧车灯最大高度LAMP_H；

步骤2：读取图像序列，截取当前帧图像的感兴趣区域G，其分辨率为w*h；

步骤3：对感兴趣区域G进行显著性检测并进行形态学处理，得到候选车灯二值图SalLamp；

步骤4：利用颜色信息对候选车灯二值图SalLamp进行二次过滤，得到车灯外接矩形集合RL；

步骤5：对车灯外接矩形进行匹配，得到车灯对矩形映射集使其同时满足式(2)、(3)和(4)：

式中， 表示矩形 中心点的X坐标； 表示矩形 中心点的Y坐标；映射集Match中元素 表示左车灯外接矩形 和右车灯外接矩形 的配对关系，m表示Match的元素个数；

步骤6：对映射集Match进行二次筛选，使其满足式(5)和式(6):且

且

式中， 和 分别表示车灯外接矩形 的高度和宽度；

步骤7：根据式(7)，利用映射集Match对车体进行计算，得到车体矩形集合RM＝{rmk|k＝

1,2,...,q}，其中q表示车辆数，rmk表示车体矩形集合RM中第k个车体矩形：式中，rmk表示对应车灯对 的外接矩形，rmk·X表示矩形左上角点X坐标，rmk·Y表示矩形左上角点Y坐标,rmk·H表示矩形高度，rmk·W表示矩形宽度。

2.如权利要求1所述的基于显著性检测的夜间车辆检测方法，其特征在于：所述车灯最小间距LAMP_MIN为60，最大间距LAMP_MAX为120，车灯高度LAMP_H为80。

3.如权利要求1所述的基于显著性检测的夜间车辆检测方法，其特征在于：步骤3对感兴趣区域G进行显著性检测并进行形态学处理，得到候选车灯二值图SalLamp，具体为：步骤3.1：使用FT显著性检测方法计算得到感兴趣区域G的显著性灰度图，记为Sal；在本实施例中，显著图如图3所示；

步骤3.2：对显著性灰度图Sal进行中值滤波；

步骤3.3：对中值滤波后的显著性灰度图Sal使用OTSU方法进行二值化处理，得到候选车灯二值图SalLamp。

4.如权利要求1所述的基于显著性检测的夜间车辆检测方法，其特征在于：步骤4，利用颜色信息对候选车灯二值图SalLamp进行二次过滤，得到车灯外接矩形集合RL，具体为：步骤4.1：根据式(1)过滤得到新的候选车灯二值图SalLamp：式中，SalLampij表示候选车灯二值图SalLamp中第i行第j列像素的灰度值，Rij、Gij、Bij分别表示感兴趣区域G第i行第j列像素的R、G、B通道的像素值；若SalLampij值为255，则认为该像素处于车灯中，否则认为该像素为非车灯像素；

步骤4.2：对候选车灯二值图SalLamp进行膨胀处理；在本实施例中，经过颜色信息二次过滤后的候选车灯二值图SalLamp如图5所示；

步骤4.3：找到候选车灯二值图SalLamp中所有连通区域的最小外接矩形，构成车灯外接矩形集合RL＝{rli|i＝1,2,3...,n}，其中n表示车灯外接矩形个数，rli表示车灯外接矩形集合RL中第i个外接矩形。