1.一种车辆排队长度检测方法，其特征在于，所述方法包括：

根据摄像设备针对目标路口采集的多帧图像，获取每一帧图像的道路模型，所述每一帧图像的道路模型为一个或多个，分别对应每一帧图像中包含的一个或多个车道的图像信息；

对所述每一帧图像进行前景提取以识别出每个所述道路模型中的车辆模型；

根据所述多帧图像的第一道路模型的光流变化，获取所述第一道路模型对应的车辆运动模型，所述车辆运动模型用于描述道路模型中的车辆模型的运动轨迹，所述第一道路模型对应所述目标路口中的第一车道，所述第一车道为所述目标路口中的任一车道；

根据所述第一道路模型中的车辆模型和所述第一道路模型的车辆运动模型，获取所述第一车道的车辆排队长度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一道路模型中的车辆模型和所述第一道路模型的车辆运动模型，获取所述第一道路模型对应的第一车道的车辆排队长度，包括：当所述第一道路模型中的车辆模型和所述第一道路模型的车辆运动模型在同一区域内，且所述第一道路模型的车辆运动模型中的速度低于预设阈值时，确定所述第一道路模型中的车辆模型所在区域为停车区域；

根据所述第一道路模型，以及所述停车区域的大小，获取所述第一车道的车辆排队长度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据摄像设备针对目标路口采集的多帧图像，获取每一帧图像的道路模型，包括：根据预设的投影矩阵对所述多帧图像分别进行透视变换，以得到所述每一帧图像的道路模型；

对所述每一帧图像的道路模型进行归一化处理，所述归一化处理包括：尺度归一化和/或亮度归一化。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述尺度归一化包括：根据每个所述道路模型对应的车道的尺寸与所述对应的车道中车辆的尺寸的比例，对每个所述道路模型的尺寸进行归一化处理；

所述亮度归一化包括：根据每个所述道路模型的平均亮度和每个像素的亮度，对每个所述道路模型的亮度进行归一化处理。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述每一帧图像进行前景提取以识别出所述每一帧图像中的每个所述道路模型中的车辆模型，包括：通过视觉背景提取ViBe算法对第一图像的每个所述道路模型中的每个像素点与背景样本集进行对比，确定所述第一图像的每个所述道路模型中的前景像素点，所述第一图像为所述多帧图像中的任一帧图像；

根据所述第一图像的每个所述道路模型中所有所述前景像素点，确定所述第一图像的每个所述道路模型中的车辆模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过ViBe算法对第一图像的每个所述道路模型中的每个像素点与背景样本集进行对比，确定所述第一图像的每个所述道路模型中的前景像素点，包括：获取所述第一道路模型中的第一像素点的预设半径的邻域内的所有像素点与第一背景样本集的交集中的像素数量，所述第一像素点为所述第一道路模型中的任一像素点，所述第一背景样本集为所述第一像素点的背景样本集；

当所述像素数量大于预设的数量阈值时，确定所述第一像素点为背景像素点；

在获取所述第一道路模型中的所有背景像素点后，将所述第一道路模型中除了所述所有背景像素点之外的像素点确定为所述前景像素点。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述每一帧图像进行前景提取以识别出每个所述道路模型中的车辆模型，还包括：根据所述第一道路模型的灰度值的梯度，获取所述第一道路模型对应的车辆纹理模型，所述车辆纹理模型用于指示所述第一道路模型中的车辆模型的轮廓；

根据所述第一道路模型对应的车辆纹理模型修正所述第一道路模型中的车辆模型。

8.一种车辆排队长度检测装置，其特征在于，所述装置包括：

道路模型获取模块，用于根据摄像设备针对目标路口采集的多帧图像，获取每一帧图像的道路模型，所述每一帧图像的道路模型为一个或多个，分别对应每一帧图像中包含的一个或多个车道的图像信息；

车辆模型识别模块，用于对所述每一帧图像进行前景提取以识别出每个所述道路模型中的车辆模型；

车辆运动模型获取模块，用于根据所述多帧图像的第一道路模型的光流变化，获取所述第一道路模型对应的车辆运动模型，所述车辆运动模型用于描述道路模型中的车辆模型的运动轨迹，所述第一道路模型对应所述目标路口中的第一车道，所述第一车道为所述目标路口中的任一车道；

长度获取模块，用于根据所述第一道路模型中的车辆模型和所述第一道路模型的车辆运动模型，获取所述第一车道的车辆排队长度。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

权利要求9中所述的计算机可读存储介质；以及

一个或者多个处理器，用于执行所述计算机可读存储介质中的程序。