1.一种行车安全辅助方法，其特征在于，所述方法包括：

获取车辆的当前驾驶员的身份信息，根据所述当前驾驶员的身份信息获取对应所述当前驾驶员的驾驶记录；

调用预先训练生成的驾驶熟练程度识别模型，根据对应所述当前驾驶员的所述驾驶记录识别所述当前驾驶员的驾驶熟练程度；及于所述车辆行驶过程中根据所述当前驾驶员的驾驶熟练程度触发警示机制，其中，所述根据所述当前驾驶员的驾驶熟练程度触发警示机制包括：根据所述当前驾驶员的驾驶熟练程度确定报警距离值；

于所述车辆行驶过程中，探测所述车辆与障碍物之间的距离值；及当所探测获得的距离值小于所确定的报警距离值时，触发警示机制。

2.如权利要求1所述的行车安全辅助方法，其特征在于，训练所述驾驶熟练程度识别模型的方法包括：获取预设数量的与不同驾驶熟练程度分别对应的驾驶记录，并对与每种驾驶熟练程度所对应的驾驶记录标注类别，使得与所述每种驾驶熟练程度所对应的驾驶记录携带类别标签，将作了类别标注后的所述预设数量的与不同驾驶熟练程度分别对应的驾驶记录作为训练样本；

将所述训练样本随机分成第一预设比例的训练集和第二预设比例的验证集，利用所述训练集训练深度神经网络获得所述驾驶熟练程度识别模型，并利用所述验证集验证所述驾驶熟练程度识别模型的准确率；及若所述准确率大于或者等于预设准确率时，则结束训练；若所述准确率小于所述预设准确率时，则增加训练样本的样本数量重新训练深度神经网络直至重新获得的所述驾驶熟练程度识别模型的所述准确率大于或者等于所述预设准确率。

3.如权利要求1所述的行车安全辅助方法，其特征在于，所述驾驶记录包括所述当前驾驶员领取驾驶证的时间、车险理赔记录，其中，所述车险理赔记录包括出险次数、出险频率、受损程度、理赔金额。

4.如权利要求1所述的行车安全辅助方法，其特征在于，所述根据所述当前驾驶员的驾驶熟练程度确定报警距离值包括：预先建立驾驶熟练程度与预设距离值之间的对应关系，其中，不同的驾驶熟练程度对应不同的预设距离值；及当利用所述驾驶熟练程度识别模型识别出所述当前驾驶员的驾驶熟练程度时，根据所述预先建立的对应关系确定所述当前驾驶员的驾驶熟练程度所对应的预设距离值，将所确定的预设距离值作为所述报警距离值。

5.如权利要求4所述的行车安全辅助方法，其特征在于，所述驾驶熟练程度分为一般熟练、比较熟练、熟练，其中，所述预先建立驾驶熟练程度与预设距离值之间的对应关系包括：预设所述驾驶熟练程度为一般熟练时，对应预设的第一距离值；预设所述驾驶熟练程度为比较熟练时，对应预设的第二距离值；及预设所述驾驶熟练程度为熟练时，对应预设的第三距离值；

其中，所述第一距离值大于所述第二距离值，所述第二距离值大于所述第三距离值。

6.如权利要求1所述的行车安全辅助方法，其特征在于，所述根据所述当前驾驶员的驾驶熟练程度触发警示机制还包括：实时检测所述车辆前方路况；

根据所述前方路况以及所述当前驾驶员的驾驶熟练程度确定是否发出提示，提示所述当前驾驶员重新规划行进路线；及于确定重新规划行进路线时，根据所述当前驾驶员的驾驶熟练程度重新规划路线。

7.如权利要求6所述的行车安全辅助方法，其特征在于，所述前方路况包括：车道数、交通拥挤程度、是否学校路段、能见度，其中，所述前方路况是指距离所述车辆为预设距离的前方道路的路况。

8.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括处理器和存储器，所述存储器用于存储至少一个指令，所述处理器用于执行所述至少一个指令实现如权利要求1至7中任意一项所述行车安全辅助方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有至少一个指令，所述至少一个指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述行车安全辅助方法。

10.一种行车安全辅助装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取车辆的当前驾驶员的身份信息，根据所述当前驾驶员的身份信息获取对应所述当前驾驶员的驾驶记录；

执行模块，用于调用预先训练生成的驾驶熟练程度识别模型，根据对应所述当前驾驶员的所述驾驶记录识别所述当前驾驶员的驾驶熟练程度；及所述执行模块，还用于于所述车辆行驶过程中根据所述当前驾驶员的驾驶熟练程度触发警示机制，其中，所述根据所述当前驾驶员的驾驶熟练程度触发警示机制包括：根据所述当前驾驶员的驾驶熟练程度确定报警距离值；

于所述车辆行驶过程中，探测所述车辆与障碍物之间的距离值；及当所探测获得的距离值小于所确定的报警距离值时，触发警示机制。