1.一种基于大数据的智能交通行人行为监控报警系统，其特征在于，包括与车辆一一对应的车辆端、设置在路口的路口监控端和云计算服务器端，所述车辆端包括行车记录模块、车辆标签模块、图像处理模块；所述路口监控端包括初采集模块、标签读取模块、初级图像分析模块、报警策略生成模块；所述云计算服务器端包括图像汇总模块、高级图像分析模块、报警执行模块；

所述初采集模块用于实时采集整个路口的行人动作影像；所述标签读取模块设置在路口的停止线处，并将标签读取模块读取范围内的区域划分为采集区域，在车辆进入采集区域时，读取车辆标签模块中的车辆信息，并记录该车辆进出采集区域的进出时间信息；其中，车辆信息为车辆牌照、通讯地址，进出时间信息为车辆信息、进入时刻、离开时刻、停留时间段；

所述初级图像分析模块用于通过初采集模块采集的行人动作影像中行人有无违规行为，并在发现行人的违规行为后，记录违规行为发生的时间段，将违规行为按危害性分为低、中、高三个等级，同时生成违规行为的事发信息；

所述报警策略生成模块根据违规行为危害性的分级，制定出报警策略；其中，报警策略具体为：对于低危害性的违规行为，做出只通知交警部门的报警策略，对于中危害性的违规行为，做出通知交警部门和急救部门的报警策略，对应高危害性的违规行为，做出通知交警部门、急救部门以及当事人亲属的报警策略；

所述车辆标签模块用于存储车辆信息并在进入采集区域时，将车辆信息发送至标签读取模块；所述行车记录模块用于在车辆进入采集区域后，采集车辆前方的行人特征影像；所述图像处理模块用于在图像汇总模块发出数据上传指令后，根据事发信息对目击车辆拍摄的行人特征影像进行时间定位、剪切和压缩；

所述图像汇总模块用于发现行人的违规行为后，根据事发信息和进出时间信息筛选出记录有违规行为发生时的行人特征影像的目击车辆，并发出数据上传指令，从目击车辆的行车记录模块中收集经图像处理模块处理过的行人特征影像，作为待提取特征影像；所述高级图像分析模块用于对待提取特征影像中的行人面部特征以及行人外貌信息进行提取，将行人的外貌信息与当事人的外貌信息对比，确定当事人的面部特征，再将当事人的面部特征与云计算服务器端中存储的面部特征库进行比对，进而确定违规行为的当事人，并生成当事人信息；所述报警执行模块用于高级图像分析模块生成当事人信息后，根据报警策略，将当事人信息和事发信息通知交警部门、急救部门以及当事人亲属中的至少一个。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能交通行人行为监控报警系统，其特征在于，所述初级图像分析模块对违规行为进行分级以及生成事发信息的具体步骤如下：步骤一、通过动作识别算法识别行人动作影像中人体的动作，分为静止站立、行走、攀爬、坐下和躺倒这五种运动形态；

步骤二、在违规行为发生时，记录违规行为发生的时间段和路口，同时根据行人动作影像中红绿灯的颜色和运动形态，确定违规行为的当事人，并从行人动作影像中提取当事人的外貌信息；

步骤三、在违规行为发生后，获取当事人的运动形态，若为静止站立或行走，则危害性标记为低，若为坐下，则危害性标记为中，若为躺倒，则危害性标记为高；

步骤四、将违规行为发生的时间段和路口、当事人的外貌信息、危害性分级结果打包生成违规行为的事发信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能交通行人行为监控报警系统，其特征在于，所述图像汇总模块筛选出记录有违规行为发生时的行人特征影像的目击车辆并发送数据上传指令的步骤为：S1、获取违规行为发生的时间段和路口，再从标签读取模块采集的进出时间信息中筛选出的停留时间段与违规行为发生的时间段存在重合时间段的进出时间信息；

S2、根据存在重合时间段的进出时间信息获得对应的车辆信息作为目击车辆信息，并将目击车辆信息对应的车辆作为目击车辆；

S3、向目击车辆发送包含违规行为发生的时间段的数据上传指令。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能交通行人行为监控报警系统，其特征在于，所述图像处理模块对行人特征影像进行时间定位、剪切和压缩的具体步骤如下：SS1、收到数据上传指令后，根据违规行为发生的时间段，确定行人特征影像剪切的开始时间和结束时间；

SS2、根据开始时间和结束时间将行人特征影像剪切并提取出一段目击影像；

SS3、将目击影像分离出独立视频与独立音频，再将分离出的独立视频上传至图像汇总模块。