1.一種基于雙攝像機檢測道路交通信息的融合方法，其特征在于采用智能車輛環(huán)境感知技術(shù)，利用雙攝像機檢測道路交通信息，其具體過程為：
(1)確定第一攝像機和第二攝像機的安裝高度均為1.05m，將視角范圍為30°的第一攝像機和第二攝像機分別安裝在車輛前方支架橫向距離的1/3和2/3處，根據(jù)車道線、斑馬線、紅綠燈和前方車輛的位置確定兩臺攝像機的縱橫向安裝位置及角度；
(2)第一攝像機檢測4幀車道線再檢測1幀斑馬線，進行5幀循環(huán)檢測；第二攝像機進行車輛和紅綠燈循環(huán)識別，當?shù)诙z像機識別出紅綠燈時，第一攝像機下一幀圖像進行斑馬線的檢測，如果沒有檢測到斑馬線，第二攝像機再次進行紅綠燈識別，如果兩次都識別出紅綠燈，說明車輛前方處于交叉口；
(3)當?shù)诙z像機識別出前方車輛時，第一攝像機只進行車道線的檢測，第二攝像機不識別紅綠燈，判斷前方車輛的行為，并跟隨車輛運行；
(4)當?shù)谝粩z像機檢測出斑馬線時，第二攝像機只進行紅綠燈的識別判定，若第二攝像機沒有檢測到紅綠燈，則第一攝像機進行下一幀斑馬線的判定，第二攝像機進行紅綠燈的判定，如果第一攝像機檢測出斑馬線，第二攝像機沒有檢測出紅綠燈表明此時前方是人行橫道；如果第一攝像機檢測出斑馬線，第二攝像機識別出紅綠燈，表明前方是交叉口，實現(xiàn)道路交通信息的檢測。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于雙攝像機檢測道路交通信息的融合方法，其特征在于所述智能車輛環(huán)境感知技術(shù)，運用傳感器融合技術(shù)來獲得車輛周圍環(huán)境的有用信息，傳感器將外界的各種信號轉(zhuǎn)化成計算機能夠識別的電信號，包括環(huán)境感知模塊、分析模塊和控制模塊，環(huán)境感知模塊需要雙攝像機輸入相應(yīng)信息，分析模塊獲取環(huán)境特征，控制模塊模擬駕駛員的行為，緊急情況彌補駕駛員行為的不足。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于雙攝像機檢測道路交通信息的融合方法，其特征在于所述車輛前方支架由一個橫向支架放置在兩個豎向支架上構(gòu)成，橫向支架和豎向支架的長度根據(jù)實際需要確定。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于雙攝像機檢測道路交通信息的融合方法，其特征在于第一攝像機檢測車道線時，采用改進的Hough變換檢測車道線，檢測速度為10幀/秒，一幀圖像檢測出的車道線長度至少為2.5米，完全滿足城市道路實時檢測車道線的需求，具體檢測過程為：
(1)第一攝像機獲取圖像的像素矩陣為m行n列矩陣，定義圖像的左上角為(0,0)，并對圖像進行預(yù)處理；
(2)從圖像的m/2行向下逐行掃描，當檢測到白點時進行計數(shù)，將白點坐標存儲在寄存器中，直至掃描到m行；
(3)將直角坐標下檢測出的白點轉(zhuǎn)換到極坐標下，在極坐標系下這些白點都是一條條直線，計算直線在極坐標下通過各個點的數(shù)量，并將它們存放在存儲器中，判斷存儲器中數(shù)據(jù)的最大值和次大值，最大值和次大值就是直角坐標系中經(jīng)過兩條特定直線的白點數(shù)目。如果直線在直角坐標系40°-60°范圍內(nèi)，并且白點數(shù)目大于30，在40°-60°內(nèi)擬合出一條左車道線；如果直線在直角坐標系130°-150°范圍內(nèi)，并且白點數(shù)目大于30，在130°-150°內(nèi)擬合出一條右車道線；
(4)通過左右車道線角度的判定，得到左右車道線最下方起始點(a,b)和(c,d)，并獲得相應(yīng)的角度值分別為α1和α2，(x，y)為道路消失點；
(5)當左右車道線檢測不完整時：
①α1＝0|α2＝0時，即沒有檢測出左車道線或右車道線或者左右車道線都沒有檢測出時，若只檢測出一條車道線，控制車輛中心線與左右車道線距離相等，相互平行；當左右車道線都沒有檢測出來時，令車輛停止前進；
②40°<α1<60°或130°<α2<150°時，根據(jù)(3)中檢測出的直線，確定(a,b)和(c,d)的坐標以及左右車道線的角度α1和α2；
(6)分別求出(a,b)和(c,d)的坐標、偏離角度α1和α2，列出左右車道線的直線方程，求出交點坐標(x，y)，由此能延伸車道線長度，繼而通過檢測判定車道線的彎曲方向。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于雙攝像機檢測道路交通信息的融合方法，其特征在于檢測斑馬線時通過第一攝像機實時采集道路周圍視頻圖像，然后對采集的視頻圖像進行分析處理，從而做出預(yù)警和提示，包括角點檢測、角度判定、灰度直方圖判定和斑馬線區(qū)域面積判定四個過程：首先對圖像進行預(yù)處理，將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，基于灰度圖像的角點檢測是將角點定義在圖像的像素點內(nèi)，將周圍鄰域內(nèi)的像素點灰度值與該點灰度值進行比較，如果灰度值大于或者小于30，則證明此處存在角點，并獲取角點坐標；角度判定是計算兩條直線夾角的余弦值進行矩形的判定，根據(jù)斑馬線在圖像中的特征，計算檢測到矩形的數(shù)量，當矩形數(shù)量大于4個時，證明存在斑馬線；對圖像進行灰度處理，根據(jù)圖像的灰度直方圖判定可能存在斑馬線的區(qū)域，根據(jù)所確定的區(qū)域進行矩形面積的判定，設(shè)定圖像中矩形大于1000像素并且小于4000像素為斑馬線矩形區(qū)域，通過以上步驟，最終確定圖像中是否存在斑馬線。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于雙攝像機檢測道路交通信息的融合方法，其特征在于采用第二攝像機識別前方車輛和紅綠燈，判斷前方是否有車輛和紅綠燈，為智能車輛的縱向控制提供依據(jù)，前方車輛識別時，采用現(xiàn)有的Haar特征訓(xùn)練分類器進行車輛識別，先車輛圖像訓(xùn)練需要經(jīng)過正負樣本的選取、生成樣本文件和訓(xùn)練樣本三步，最后進行車輛目標識別，其中正樣本指只包含待識別的物體的圖片，負樣本指不包含待識別物體的任何圖片；紅綠燈識別時，先獲取紅綠燈圖像，對圖像進行區(qū)域劃分、灰度化和平滑濾波預(yù)處理后，統(tǒng)計像素顏色特性判斷紅綠燈所在區(qū)域，在紅綠燈區(qū)域內(nèi)具體判斷出紅綠燈的顏色，通過定位紅綠燈位置，將第二攝像機獲取的圖像由RGB空間轉(zhuǎn)換到HSV空間，通過對圖像的色調(diào)H、圖像的飽和度S、圖像的亮度V分量分別進行判斷，得出當前紅綠燈顏色。