1.一种适用于信号交叉口场景的车辆排队长度检测方法，其特征在于：S1：标定交叉口感兴趣区域，生成感兴趣区域图像，对感兴趣区域图像进行灰度化，然后进行图像滤波；

S2：获取处理后的感兴趣区域图像的图像平面和路面间的映射矩阵；

S3：检测在停车线处的车辆是否运动，若运动，则返回S1，若不运动，则进行S4；

S4：获取排队车辆的车辆目标区域，判断是否存在排队队列，若存在则进行S5，若不存在，则返回S1；

S5：获取排队队列的车尾位置坐标，完成二维信息到三维空间的转换，输出排队长度。

2.根据权利要求1所述的适用于信号交叉口场景的车辆排队长度检测方法，其特征在于：所述S1具体为：S11：从交叉口监控摄像机获取视频图像，并人工标定感兴趣区域坐标；

S12：根据标定坐标，生成区别图像；

S13：读取视频图像，将视频图像与区别图像进行与运算，得到仅含有感兴趣区域的图像；

S14：对感兴趣区域图像进行图像灰度化；

S15：对灰度化后的感兴趣区域图像进行图像滤波。

3.根据权利要求2所述的适用于信号交叉口场景的车辆排队长度检测方法，其特征在于：所述S2具体为：S21：在所述交叉口感兴趣区域图像内找到若干个标志位置点，并获取每两个标志位置点之间的实际距离；

S22：定义停车线与车道边线连接处为原点，因此可以得到所有所述标志位置点的世界坐标；

S23：在所述交叉口感兴趣区域图像中找到所有标志位置点对应的的图像坐标系中的坐标；

S24：根据所有标志位置点的图像坐标系中的坐标和所有标志位置点的世界坐标，得到图像平面和路面间的映射矩阵。

4.根据权利要求3所述的适用于信号交叉口场景的车辆排队长度检测方法，其特征在于：所述S3具体为：在停车线处设置配置有摄像头的检测系统，所述检测系统通过摄像头采集停车线处车辆的k时刻和k-1时刻的图像，采用帧间差分法对车辆进行运动检测，具体的：Dk(x,y)＝|fk(x,y)-fk-1(x,y)|其中，Dk(x,y)是相邻两帧图像的差分后取绝对值的结果，fk(x,y)为k时刻图像，fk-1(x,y)为k-1时刻图像，F(x,y)是差分图像二值化后的结果，阈值T用于分割出运动状态的像素点，当F(x,y)为1时，停车线处车辆存在运动；反之，则不存在运动。

5.根据权利要求1所述的适用于信号交叉口场景的车辆排队长度检测方法，其特征在于：所述S4具体为：S41：对固定时间段内的所述感兴趣区域的视频帧进行统计分析，提取出不含车辆的道路背景图像，并将道路背景图像的边缘信息作为参考帧；

S42：将视频流后续帧图像作为当前帧，并将当前帧的边缘信息作为参考帧；

S43：将当前帧与前T帧图像序列进行叠加分析，得到静止车辆目标前景区域；

S44：利用最小外切矩形拟合所述静止车辆目标前景区域，针对交叉口车辆排队特点，通过设置外切矩形的长宽比和静止车辆目标前景区域与外切矩形面积占空比阈值，判断排队队列是否存在，若存在，则生成车辆目标区域并提取。

6.根据权利要求5所述的适用于信号交叉口场景的车辆排队长度检测方法，其特征在于：所述S43具体为：针对所述当前帧中的像素点P(x,y)，取前T帧图像序列经边缘检测并二值化后作为样本{x1,x2,…xt}，当该像素点P属于前景区域时，P(xt,y)取255，反之P(xt,y)为0；

将处理后的当前帧图像与参考帧作差运算，并且采用形态学处理和轮廓填充后，得到所述静止车辆目标前景区域。

7.根据权利要求5所述的适用于信号交叉口场景的车辆排队长度检测方法，其特征在于：所述S5具体为：S51：将提取的所述车辆目标区域，进行水平投影和灰度直方图统计；、S52：设置可变宽度阈值，用于检测车辆存在；

S53：搜索所述所述车辆目标区域的像素值，当搜索到像素累加值发生突变，且后续车距阈值行中每一行像素累加值一直小于可变宽度阈值K的像素行时，该像素行即为排队队尾；

S54：获取车尾坐标，将车尾坐标代入所述图像平面和路面间的映射矩阵中，得到排队长度。

8.根据权利要求7所述的适用于信号交叉口场景的车辆排队长度检测方法，其特征在于：所述可变宽度阈值的获取方法为：

其中：Kmax和Kmin分别表示车辆在停车线处的阈值和最远处的阈值，u表示检测区域最远处行坐标，d表示停车线处行坐标。