1.一种基于先验模型与双目视觉的车辆三维测量方法，其特征在于，包括以下步骤：S1在测量系统部署前，先根据双目测距理论对相机进行标定，使得两个相机形成双目测量系统；

S2在对矩形平面的四个角做标记和立杆时，测量矩形平面实际的长和宽，测量相机固定位置离地面的高度，并将实际场地的长宽高三维信息录入测量系统中，建立先验模型；

S3相机获取现场图像，检测和定位矩形平面的四个标记，根据四个标记的成像角度计算出相机与平面的角度；同时利用四个角的坐标对图像进行透视变换，得到矩形平面的鸟瞰图；然后再利用双目测距原理计算矩形平面的三维信息，并根据实际测量三维信息校正测量的偏差，从而建立一个高精度的三维立体测量模型；

S4三维立体测量模型生成后，系统利用 Haar Adaboost级联分类器实时监控矩形平面内是否有货车进入，当货车完全进入矩形平面后，提示牌提示司机停车接受测量，之后利用混合高斯背景建模算法判断货车是否停稳；

S5当货车停稳后，利用基于深度学习的前景提取算法提取货车的掩码图像并根据掩码图像生成货车检测框，最后再利用基于深度学习的定位算法定位货车车轮、挡风玻璃、车标、车厢和驾驶室多个关键点位置；

S6利用S2中记录的矩形平面四个标记点对货车进行透视变换，得到货车及矩形平面的鸟瞰图，并将S5中定位的关键点位置信息和货车的掩码图像信息代入S3中所建立的三维立体测量模型中计算，即可精确地求出货车的长宽高信息以及货车的掩码图像的长度和高度信息；

S7根据S5中定位的车标关键点位置，利用形态学方法分析车标大小，并截取车标图案，之后利用深度学习分类器对截取的车标图案做分类识别，车标识别完成后，根据S5中定位的驾驶室的多个关键点位置信息可将驾驶室截取下来，并在对应的车标库中采用模板匹配方法，匹配对应的车型，并获取该车型对应的信息；

S8根据S6实际测量的货车长宽高信息以及S7中匹配的车型信息，可判断该货车是否存在私自改装的问题；并根据S6中计算的货车的掩码图像的长度和高度信息判断货车是否超长、超高；

S9如果矩形平面下方有一个地磅称重，则可以根据S7中匹配的车型信息判断该货车是否超重；

S10测量完成后，将测量结果展示于提示牌，并提示司机驶离测量区域；如果货车存在私自改装或超重、超长、超高问题系统将发出警报，以提示工作人员对货车进行处理。

2.如权利要求1所述的一种基于先验模型与双目视觉的车辆三维测量方法，其特征在于，基于测量单元，该测量单元包括：在矩形平面的四个角分别做好标记，在矩形平面的四个角各立一个小柱或画个圆点；

在矩形平面外矗立一根杆子用以固定相机；

高清相机两个，用于获取现场图像和构建双目测量系统；

电脑主机一台，用于货车长度测量和图像识别、匹配；

提示牌一块，用于提示司机停车、驶离以及展示测量结果。