1.一种分析驾驶行为的方法，其特征在于，所述方法包括：

对通过手机获取的当前驾驶员所驾车辆的运动状态数据进行预处理，得到当前驾驶员所驾车辆的运动状态校正数据，所述手机含有加速度传感器；

在时域上和/或频域上提取所述当前驾驶员所驾车辆的运动状态校正数据的特征；

对所述在时域上和/或频域上提取的当前驾驶员所驾车辆的运动状态校正数据的特征进行分析，得到所述当前驾驶员的驾驶行为。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过手机获取的当前驾驶员所驾车辆的运动状态数据包括通过手机获取的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据；

所述对通过手机获取的当前驾驶员所驾车辆的运动状态数据进行预处理，得到当前驾驶员所驾车辆的运动状态校正数据包括：先对所述通过手机获取的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据校正三维坐标，再对所述校正三维坐标后的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据统一长度，最后对所述统一长度后的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据除去噪声，或者，先对所述通过手机获取的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据统一长度，再对所述统一长度后的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据除去噪声，最后对所述除去噪声后的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据校正三维坐标；

所述对通过手机获取的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据校正三维坐标或者对所述除去噪声后的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据校正三维坐标，包括：将通过手机获取的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据或者除去噪声后的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据右乘转换矩阵[C B A]，所述A为所述当前驾驶员所驾车辆在静止状态时的加速度进行归一化后得到的列向量，所述B为所述当前驾驶员所驾车辆向前直线加速时沿直线方向的加速度进行归一化后得到的列向量，所述C为根据右手法则得到的X轴正方向的单位列向量，所述X轴正方向为所述当前驾驶员所驾车辆的驾驶座和副驾驶座所连直线并指向副驾驶座的方向；

所述对所述通过手机获取的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据或者校正三维坐标后的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据统一长度，包括：对所述通过手机获取的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据或者校正三维坐标后的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据进行截取，循环增加长度直至所述截取后的数据均达到统一长度；

所述对所述统一长度后的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据除去噪声，包括：先去除所述统一长度后的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据中绝对值较大的若干数据，然后，对所述去除绝对值较大后的三维加速度数据进行平均值滤波。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在时域上和/或频域上提取所述当前驾驶员所驾车辆的运动状态校正数据的特征，包括：在时域上提取所述当前驾驶员所驾车辆的运动状态校正数据的整体特征和局部特征；

和/或

在频域上提取所述当前驾驶员所驾车辆的运动状态校正数据在各个频点上对应的幅度值以及求取所述幅度值的均值和方差。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在时域上提取所述当前驾驶员所驾车辆的运动状态校正数据的整体特征，包括：对所述运动状态校正数据中待分析数据段整体求取平均值；

所述在时域上提取所述当前驾驶员所驾车辆的运动状态校正数据的局部特征，包括：

提取所述当前驾驶员所驾车辆的运动状态校正数据中的2n个信号值，所述n为自然数；

将所述2n个信号值进行排序，取其中较大的n个信号值作为波峰信号，取其中较小的n个信号值作为波谷信号。

5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，所述对所述在时域上和/或频域上提取的当前驾驶员所驾车辆的运动状态校正数据的特征进行分析，得到所述当前驾驶员的驾驶行为，包括：将所述在时域上和/或频域上提取的当前驾驶员所驾车辆的运动状态校正数据的特征输入支持向量机分类器进行分析，得到所述当前驾驶员的驾驶行为。

6.一种分析驾驶行为的装置，其特征在于，所述装置包括：

预处理模块，用于对通过手机获取的当前驾驶员所驾车辆的运动状态数据进行预处理，得到当前驾驶员所驾车辆的运动状态校正数据，所述手机含有加速度传感器；

特征提取模块，用于在时域上和/或频域上提取所述当前驾驶员所驾车辆的运动状态校正数据的特征；

行为分类模块，用于对所述在时域上和/或频域上提取的当前驾驶员所驾车辆的运动状态校正数据的特征进行分析，得到所述当前驾驶员的驾驶行为。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述通过手机获取的当前驾驶员所驾车辆的运动状态数据包括通过手机获取的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据；

所述预处理模块包括校正单元、截长单元和去噪单元，所述校正单元、截长单元和去噪单元的执行顺序为：所述校正单元先对所述通过手机获取的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据校正三维坐标，所述截长单元再对所述校正三维坐标后的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据统一长度，所述去噪单元最后对所述统一长度后的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据除去噪声，或者，所述截长单元先对所述通过手机获取的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据统一长度，所述去噪单元再对所述统一长度后的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据除去噪声，所述校正单元最后对所述除去噪声后的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据校正三维坐标；

所述校正单元，用于将通过手机获取的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据或者除去噪声后的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据右乘转换矩阵[C B A]，所述A为所述当前驾驶员所驾车辆在静止状态时的加速度进行归一化后得到的列向量，所述B为所述当前驾驶员所驾车辆向前直线加速时沿直线方向的加速度进行归一化后得到的列向量，所述C为根据右手法则得到的X轴正方向的单位列向量，所述X轴正方向为所述当前驾驶员所驾车辆的驾驶座和副驾驶座所连直线并指向副驾驶座的方向；

所述截长单元，用于对所述通过手机获取的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据或者校正三维坐标后的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据进行截取，循环增加长度直至所述截取后的数据均达到统一长度；

所述去噪单元，用于先去除所述统一长度后的当前驾驶员所驾车辆的三维加速度数据中绝对值较大的若干数据，然后，对所述去除绝对值较大后的三维加速度数据进行平均值滤波。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述特征提取模块包括：

时域特征提取单元，用于在时域上提取所述当前驾驶员所驾车辆的运动状态校正数据的整体特征和局部特征；和/或频域特征提取单元，用于在频域上提取所述当前驾驶员所驾车辆的运动状态校正数据在各个频点上对应的幅度值以及求取所述幅度值的均值和方差。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述时域特征提取单元包括：

整体特征提取单元，用于对所述运动状态校正数据中待分析数据段整体求取平均值；

局部特征提取单元，用于提取所述当前驾驶员所驾车辆的运动状态校正数据中的2n个信号值，将所述2n个信号值进行排序，取其中较大的n个信号值作为波峰信号，取其中较小的n个信号值作为波谷信号，所述n为自然数。

10.根据权利要求6至9任意一项所述的装置，其特征在于，所述行为分类模块具体用于将所述在时域上和/或频域上提取的当前驾驶员所驾车辆的运动状态校正数据的特征输入支持向量机分类器进行分析，得到所述当前驾驶员的驾驶行为。