1.驾驶行为评估和车辆行驶状态监测预警系统，其特征在于，包括视频信息采集单元(1)、视频信息处理单元(2)、身份信息验证单元(4)、车辆运行状态采集单元(3)、综合信息处理单元(5)和信息管理单元(6)；

所述视频信息采集单元(1)，用于拍摄车辆前方道路的路况视频图像，并将路况视频图像传递至视频信息处理单元(2)；

所述视频信息处理单元(2)，用于根据路况视频图像，提取道路路况信息，将道路路况信息发送至综合信息处理单元(5)；

所述车辆运行状态采集单元(3)，用于获取车辆运行状态信息及驾驶员操作动作，将车辆运行状态信息及驾驶员操作动作传递至综合信息处理单元(5)；

所述身份信息验证单元(4)，用于识别驾驶员身份，并将驾驶员身份信息传递至综合信息处理单元(5)；

所述综合信息处理单元(5)，用于根据道路路况信息、车辆运行状态信息及驾驶员操作动作信息的特征值进行综合处理，并将得出的信息值与驾驶员身份信息传递至信息管理单元(6)；

所述信息管理单元(6)，用于根据综合信息处理单元(5)得出的信息值，进行权重值分配、特征量化和特征融合，运算得出评估结果，根据评估结果的危险级别对驾驶员进行相应的安全预警，同时将评估结果的危险级别通过无线网络传送给车辆管理系统或管理人员，并存储驾驶员身份信息与将该评估结果。

2.根据权利要求1所述的驾驶行为评估和车辆行驶状态监测预警系统，其特征在于，所述视频信息采集单元(1)包括CCD传感器(15)盒体(13)及摄像头(11)，所述盒体(13)内设有摄像头安装腔(14)，所述摄像头(11)通过安装支架(12)安装在所述安装腔(14)内。

3.根据权利要求1所述的驾驶行为评估和车辆行驶状态监测预警系统，其特征在于，所述视频信息处理单元(2)包括车载的DSP处理设备(21)，所述车载的DSP处理设备(21)包括图像处理芯片TMS320C6455(211)。

4.根据权利要求1所述的驾驶行为评估和车辆行驶状态监测预警系统，其特征在于，所述车辆运行状态采集单元(3)包括包括踏板传感器(31)、BDS/GPS设备(32)、OBD-II接口(33)、9轴传感器(34)、转向灯传感器(35)和方向盘传感器(36)；

所述踏板传感器(31)，用于采集汽车离合踏板、油门踏板以及刹车踏板动作的幅度和速度；

所述BDS/GPS设备(32)，用于接收车辆速度和车辆位置信息；

所述OBD-II接口(33)，用于采集车辆发动机转速、水温、进排气温度、机油温度、油耗；

所述9轴传感器(34)，用于采集车辆运行的加速度、车辆移动轨迹变化、车辆运行平稳度即倾斜角度的变化；

所述转向灯传感器(35)，用于采集转向灯打开和关闭信号；

所述方向盘传感器(36)，用于采集方向盘的旋转方向和角度。

5.根据权利要求1所述的驾驶行为评估和车辆行驶状态监测预警系统，其特征在于，所述身份信息验证单元(4)包括身份识别传感器(41)，通过驾驶员账号、指纹、磁卡或手机短信确认来识别驾驶员身份。

6.根据权利要求1所述的驾驶行为评估和车辆行驶状态监测预警系统，其特征在于，所述信息管理单元(6)包括液晶显示屏(61)、声音播报喇叭(62)和无线通讯设备(63)；

所述液晶显示屏(61)，用于显示评估结果；

所述声音播报喇叭(62)，用于根据所述评估结果对驾驶员进行安全预警；

所述无线通讯设备(63)，用于无线通讯。

7.驾驶行为评估和车辆行驶状态监测预警方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1a、拍摄车辆前方道路的路况视频图像；

步骤S1b、采集车辆运行状态信息、驾驶员操作动作和识别驾驶员身份信息；

步骤S2、将路况视频图像、采集的车辆运行状态信息以及驾驶员身份信息集成一个独立集合，且将该独立集合进行提取和处理；

步骤S3、将发布、提取和处理后的独立集合进行权重值分配、特征量化和特征融合，运算得出评估结果，根据该评估结果对驾驶员进行安全预警，并同时根据评估结果的危险级别通过无线网络及时传送给车辆管理系统或管理人员；

步骤S4、将驾驶员身份信息与将该评估结果记录进行存储。

8.根据权利要求7所述的驾驶行为评估和车辆行驶状态监测预警方法，其特征在于，所述步骤S2中根据采集到的路况视频信息，提取路况特征信息具体包括对车道线的识别、对前方车辆和行人的识别以及对斑马线导向箭头的识别；

对车道线的识别包括：

采用中值滤波来抑制视频图像噪声，采用Sobel算子作为边缘检测算子，对视频图像进行边缘化处理，采用动态阈值法对图像进行二值化处理，二值化后对图像去除离散点；

通过霍夫变换将去除离散点后的视频图像分为远、中、近3个视场，通过对近视场进行处理得到梯度直方图，求得车道期望值，根据期望值获得Hough变换参数，通过近视场参数确定中视场参数，对得到的参数进行约定并求解，通过近、中视场参数约束求解远视场参数；

通过以上的数据处理结果，提取车道线线类型，完成车道线识别；

对于前方车辆和行人的识别包括：

V＝(S t-S t-1)/△t

t＝S t/V；

其中，V为车辆与前车或行人的相对速度，S t为当前时刻距离，S t-1为上一时刻与前车的距离，△t为两次采集间隔时间，当t小于阈值范围时，表示存在安全隐患；

采用特征直方图HOG算法，根据车辆和行人出现在采集到的图像上的位置，通过图像相位点标定好的位置，可推算出当前时刻车辆与前车和行人之间的距离；

对斑马线、导向箭头的识别包括：

采用对车正前方选定固定区域进行逐行扫描，并根据图像的灰度值变化规律及梯度方向，识别斑马线、导向箭头。

9.根据权利要求7所述的驾驶行为评估和车辆行驶状态监测预警方法，其特征在于，所述步骤S3中对驾驶行为和车辆行驶状态进行综合评估和安全预警包括：通过方向盘进行方向监测，判断出方向盘是否有主动干预，若无主动干预，表明发生车道线偏离，则启动安全预警并记录；

根据左右车轮的压线情况，判断是压线行驶还是变道行驶；

通过识别道路导向箭头检测，判断车辆是否按导向行驶；

当车辆超出正常刹车加速度或车辆侧向倾斜大于30度时，判断车辆出现倾覆，信息管理单元会自动通过无线信号将车辆位置信息及车辆刹车加速度异常信息传回后台管理系统，并发出车辆运行状况安全报警；

当前方出现斑马线，判断车辆当前速度，如车速大于速度阈值且没有刹车动作，则发出安全预警并记录车辆当前运行速度。

10.根据权利要求7所述的驾驶行为评估和车辆行驶状态监测预警方法，其特征在于，所述步骤S3中危险级别的评判标准为：其中，x为评价因数，ki*xi为各因数的评价值，权重为k＝(k1,k2,…,kn)Τ，n为评价指标的种类，Y为评价值变量。