1.监控场景下基于车辆轨迹重构的交叉口延误计算方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：选取视频检测断面：根据交叉口摄像头设置目的，结合图像处理技术，确定在该目的下获取的前k辆车辆的到达信息，即前k辆车辆到达交叉口进口道的时间和车辆类型，并观测车辆尾部离开停车线的时刻；

S2：重构车辆到达轨迹：结合交叉口的配时，从红灯刚启亮开始，根据现场视频检测到的前k辆将要经历排队的车辆到达时间，结合模型推算设定的车辆到达方式，推演第k+1辆车、第k+2辆车，以及最后一辆排队车辆的到达时间，结合车辆动力学的原理，进而重构车辆的到达轨迹曲线；

S3：重构车辆离开轨迹：前k辆车离开的轨迹由摄像头直接观测，结合动力学的特征，获取第k+1辆车、第k+2辆车，以及最后一辆排队车辆的启动时间，结合车辆动力学的原理，进而重构车辆的离开轨迹曲线；

S4：获取延误参数：根据每辆车到达-离开的时间，确定每辆经历延误的车辆所产生的延误值，将其累加，得到交叉口该进口道的总延误值，结合观测的本周期流量，得到车均延误值。

2.根据权利要求1所述的监控场景下基于车辆轨迹重构的交叉口延误计算方法，其特征在于，步骤S2中，通过已获取的前k辆车的信息，结合车辆到达分布函数，推演第k+1辆车到达时间的方法为：S21：结合相关参数，列出交叉口已知k辆车到达时间的情况下，此时j＝k，第j+1辆车到达的概率分布函数：其中，Pj+1表示在 内到达j+1辆车的概率，q表示车辆的平均到达率， 表示第j+1辆车到达的时刻；

S22：对于第j+1辆车到达的时刻 推算，令 时间间隔Δt＝1，l＝1，

2，…n，l表示Δt的数量；

S23：取一个随机数R，R∈[0，1]，若R＜Pj+1，则判定第j+1辆车在 时间到达，否则步骤S22中的l＝l+1，直到满足R＜Pj+1，即推得 j＝j+1；

S24：由上述过程推算所有经历停车的车辆到达交叉口的时刻，即得到车辆到达轨迹曲线。

3.根据权利要求1所述的监控场景下基于车辆轨迹重构的交叉口延误计算方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：第k辆车及之前的车辆启动并离开停车线的时间由视频得知，并得出第k和k+1辆车的车头时距，根据车头时距和第k+1辆车的车辆类型，推得第k+1辆车启动的时间，依此类推，获得所有经历排队的车辆启动时间，进而重构得到每辆车的启动时间和离开轨迹曲线。

4.根据权利要求1所述的监控场景下基于车辆轨迹重构的交叉口延误计算方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：通过重构出来的每一辆车的车辆到达时间 以及车辆离开时间 每一辆车延误为 k＝1，2，…，n，则每一周期交叉口总延误即为每一辆车延误的求和平均值，交叉口车均延误即为总延误与通过的车辆流量比值。