1.一种车辆窗口位置识别方法，所述方法包括：
(1)、通过激光测距的相位延迟变化来判定机动车高度；
若激光测距的调制光角频率为w，在待测量距离LAB上往返一次产生的相位延迟为φ，则对应时间t可表示为： 其中φ+Δφ＝2π(m+Δm)，前式中，m表示激光往返LAB所经历的波长整数个数，Δm表示不足一个波长个数的分量，则待测距离LAB可表示为λ为波长，将所得到的待测距离与人工标靶相对应，
解算车辆的实际高度值；
(2)、对获取的车辆图像数据进行处理分析，获得前挡风玻璃下沿位置参数，其具体方法如下；
①获取图像坐标(x，y)上的像素点的灰度值f(x，y)，元素的取值范围为0～255，共
256个灰度级；
②通过公式G(x，y)＝|f(x，y)-f(x+1，y+1)|+|f(x+1，y)-f(x，y+1)|计算边缘检测算子；
③边缘图像提取，边缘图像就是图像中各个像素的灰度级用来反映各像素符合边缘像素要求程度；参考边缘图像的直方图选取阈值，对车辆灰度图像的边缘图像进行阈值分割得到二值边缘图像；阈值 其中 i＝0，1，…，255，f(i)是灰
度值i的所有像素梯度之和，
其中f(i)＝f(x，y)+|f(x-1，y-1)-f(x+1，y+1)|+|f(x-1，y+1)-f(x+1，y-1)|；
④单阈值T分割后的二值边缘图像可定义为：
通过g(x，y)获取机动车前挡风玻璃下沿位置参数；
(3)、获得机动车驾驶舱高度和位置，其具体方法如下；
在识别运动车辆车型之前，在学习的基础上建立起的标准车辆车型的模板库，里面存储着标准车辆车型的高度特征表，将待识别图像的Gabor集特征向量和不同的模板图像的特征向量进行比较，对于每一个模板图像都会有一个相似，取最高的相似值来确认待识别车辆的类型，以获得机动车驾驶舱高度和位置；
Gabor集特征向量计算如下：
定义滤波器为：
其中，(x，y)定义了时域中的像素位置，w0为中心频率，θ为Gabor小波的旋转方向，σ是高斯函数沿x和y轴的标准偏差，这里σx＝σy，加入 补偿图像的直流分量；
通过公式GHf＝f(x，y)*H(x，y，w0，θ)获得Gabor集特征向量，f(x，y)为坐标(x，y)上的像素点的灰度 值；
(4)、根据机动车高度、挡风玻璃下沿位置、机动车驾驶舱高度和位置计算车辆窗口位置。