根据提供的文件信息，以下是相关的IT知识点：
1. FPGA（现场可编程门阵列）技术：
FPGA是硬件描述语言（如VHDL或Verilog）编程实现的数字电路，能够被现场编程以完成特定的逻辑任务。与传统的应用特定集成电路（ASIC）相比，FPGA能够提供更高的灵活性和较短的开发周期。在图像处理领域，FPGA由于其并行处理能力，能够实现高速图像数据的实时处理。
2. 实时图像处理：
实时图像处理涉及对图像数据进行快速分析和处理，以便实时或接近实时地做出反应。这种技术在视频监控、自动驾驶车辆、工业自动化、医疗成像等领域中非常重要。
3. 形态学边缘检测：
在图像处理中，形态学边缘检测是一种常用的边缘检测算法。该技术通过使用结构元素来探测和提取图像中的形状特征，并实现对图像边缘的识别。它可以有效地检测出图像中的物体边界，包括车辆的轮廓，这对于车辆排队长度的测量至关重要。
4. 高斯滤波：
高斯滤波是一种平滑技术，利用高斯函数的特性来对图像进行模糊处理，以去除噪声和细节，改善图像质量。这在预处理阶段非常重要，可以降低后续处理步骤中的误判率。
5. Sobel边缘检测：
Sobel边缘检测是一种用于图像处理中的边缘检测算法，通过计算图像亮度的梯度来确定物体的边缘。该算法在水平和垂直两个方向分别应用一阶导数算子，通过计算这两个方向的梯度幅值找到边缘。
6. 阈值分割：
阈值分割是一种图像分割技术，通过设置一个或多个阈值来区分图像中的前景（物体）和背景。在交通监控系统中，该技术可以用来识别图像中的车辆，从而检测车辆排队长度。
7. 形态学腐蚀处理：
在形态学操作中，腐蚀处理是一种用于减少图像中的亮区或者物体边缘的算法。它常用于去除小的噪声，使物体边缘变得平滑，并分离物体之间的黏连。该技术在图像预处理或者特征提取中非常重要。
8. FPGA并行流水设计：
并行流水设计是FPGA设计中的一个重要概念，它允许同时进行多个处理任务。通过设计多级流水线，可以实现并行处理，并显著提高处理速度。在这个系统中，五级并行流水线架构保证了图像采集、高斯滤波、Sobel边缘检测、阈值分割和形态学腐蚀处理几乎同步执行并完成，极大地提高了处理速度。
9. 实时车辆排队长度检测系统：
这是一个实时检测和测量道路上车辆排队长度的系统，它能够在不降低处理速度的前提下适应复杂路口环境。该系统对于交通流量分析、交通控制和道路规划等领域具有重要应用价值。
10. 交通工程应用：
该系统作为交通工程领域的一项重要技术，可以帮助交通工程师和城市规划者更好地理解和管理交通流量，从而设计和实施更有效的交通控制策略。
以上知识点涵盖了从硬件实现的技术细节到应用领域，提供了一个关于如何利用FPGA技术在实时图像处理中实现车辆排队长度检测的全面了解。
