1.一种基于车灯的隧道违章变道检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

1)标定感兴趣区域并建立感兴趣区域模板；

2)从高速公路隧道摄像头读取视频图像，提取图像中的黄色区域；

3)提取黄色区域中的白色区域，以检测车辆变道灯；

4)跟踪变道灯，拟合变道灯运动的轨迹线；

5)识别变道事件。

2.根据权利要求1所述的一种基于车灯的隧道违章变道检测方法，其特征在于，所述步骤1)具体包括如下步骤：

11)从高速公路隧道摄像头读取视频图像，标定包含道路区域的感兴趣区域，并标定车道线；

12)根据步骤11)标定的区域生成感兴趣区域模板图。

3.根据权利要求2所述的一种基于车灯的隧道违章变道检测方法，其特征在于，所述步骤12)中，生成一张感兴趣区域像素值为255，非感兴趣区域像素值为0的黑白图像作为感兴趣区域模板图。

4.根据权利要求3所述的一种基于车灯的隧道违章变道检测方法，其特征在于，所述步骤2)具体包括如下步骤：

21)读取一帧视频图像，将步骤1)得到的感兴趣区域模板图与当前帧图像进行与操作，从而得到一张仅保留感兴趣区域信息的当前帧图像；

22)将仅保留感兴趣区域信息的当前帧图像分割为红、绿、蓝三个单通道图像，三个单通道图像中某个值若在黄色对应的通道分量的值区间内则保持不变，否则置0，最后合并三个单通道图像得到仅有黄色的图像；

23)根据车辆变道灯面积上下限阈值，以及车辆变道灯圆形度下限阈值，剔除非变道灯产生的黄色区域，留下满足条件的黄色区域。

5.根据权利要求4所述的一种基于车灯的隧道违章变道检测方法，其特征在于，所述步骤3)包括如下步骤：

31)以步骤2)得到的黄色区域的最小包围矩形作为感兴趣区域，得到仅含有感兴趣区域信息的彩色图，将图片转换为灰度图，设置一个阈值下限，提取感兴趣区域中的白色区域；

32)根据车辆变道灯白色区域的面积大小上下限阈值，以及车辆变道灯白色区域的圆形度下限阈值，剔除非变道灯产生的白色区域，即将这些不满足条件的区域置为0，留下满足条件的白色区域；

33)计算出白色区域的最小包围圆，并返回圆点坐标，以圆心坐标作为变道灯的坐标，加入当前帧的跟踪数组，数组中的坐标点代表当前帧图像中的所有车辆变道灯的位置。

6.根据权利要求5所述的一种基于车灯的隧道违章变道检测方法，其特征在于，所述步骤4)具体包括如下步骤：

41)将当前帧的跟踪数组内的坐标点与轨迹栈数组中的坐标点进行匹配；

42)将步骤41)中匹配上的坐标点加入对应的轨迹栈，并将当前跟踪数组中没匹配上的坐标点加入轨迹栈数组中成为一个新的轨迹栈，而对于轨迹栈数组中没与当前跟踪数组的坐标匹配的轨迹栈；

43)删除栈元素数量为1的轨迹栈，将栈元素数量大于1的轨迹栈分别拟合为一条直线，即变道灯运动的轨迹线。

7.根据权利要求6所述的一种基于车灯的隧道违章变道检测方法，其特征在于，步骤

41)中的匹配规则如下：根据坐标点之间的距离、位置和面积大小进行匹配。

8.根据权利要求7所述的一种基于车灯的隧道违章变道检测方法，其特征在于，步骤5)具体包括如下步骤：

51)计算拟合的直线与车道线的夹角，公式如下，

式中θ表示夹角，k1和k2分别为直线方程斜率和车道线直线方程斜率；

52)步骤51)获得的夹角若在上下限阈值范围内，则进一步计算直线对应的轨迹栈的栈顶坐标与栈底坐标的中点到车道线的距离，公式如下，式中d表示距离，(x0,y0)为中点坐标，k为车道线直线方程斜率，b为车道线直线方程y轴截距；

53)根据步骤52)计算得到的距离是否满足条件判断是否有变道事件发生。