1.一种基于深度学习的智能防撞方法，其特征在于，所述方法应用于汽车的防撞系统，所述汽车的后视镜安装有摄像头，所述方法包括：检测所述汽车的速度是否为零；

若所述汽车的速度为零，则通过所述摄像头获取所述汽车后方的图像；

通过训练好的SSD网络模型对所述图像进行非机动车识别处理，得到识别结果；

若根据所述识别结果确定所述汽车后方无非机动车，则不进行防撞警报；

若根据所述识别结果确定所述汽车后方存在非机动车，则根据所述非机动车的类型进行防撞警报处理；

所述通过训练好的SSD网络模型对所述图像进行非机动车识别处理，得到识别结果，包括：通过所述SSD网络模型中的Inception子模型对所述图像进行多尺度特征提取，得到多个尺寸的特征；

通过所述Inception子模型分别对所述多个尺寸的特征进行分解处理，得到处理后的多个尺寸的特征；

通过所述SSD网络模型中的SSD子模型对所述处理后的多个尺寸的特征进行非机动车识别处理，得到所述识别结果；

其中，所述Inception子模型的框架为Inception‑V2；

所述汽车的尾部安装有红外检测器，所述若根据所述识别结果确定所述汽车后方存在非机动车，则根据所述非机动车的类型进行防撞警报处理，包括：若根据所述识别结果确定所述汽车后方存在非机动车，则根据所述红外检测器确定所述非机动车距离所述汽车的距离；

若所述距离小于距离阈值，则根据所述非机动车的类型进行防撞警报处理；

所述根据所述非机动车的类型进行防撞警报处理，包括：识别所述非机动车的类型，得到非机动车类型结果；

若根据所述非机动车类型结果确定所述非机动车为一类非机动车，则进行一级防撞警报；

若根据所述非机动车类型结果确定所述非机动车为二类非机动车，则进行二级防撞警报；

其中，所述一类非机动车包括摩托车以及电动车，所述二类非机动车包括自行车以及滑板车。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述SSD网络模型中的Inception子模型对所述图像进行多尺度特征提取，包括：通过所述SSD网络模型中的车道提取子模型提取所述图像中的目标车道图像；

通过所述SSD网络模型中的Inception子模型对所述目标车道图像进行多尺度特征提取，得到多个尺寸的特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述SSD网络模型中的SSD子模型对所述处理后的多个尺寸的特征进行非机动车识别处理，得到所述识别结果，包括：通过所述SSD网络模型中的SSD子模型，获取所述处理后的多个尺寸的特征中每个特征的类别置信度；

对所述类别置信度小于预设的置信度阈值的特征进行过滤处理，得到多个过滤后的特征；

对所述过滤后的特征进行非极大值抑制处理，得到所述识别结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若根据所述识别结果确定所述汽车后方存在非机动车，则根据所述非机动车的类型进行防撞警报处理，包括：若根据所述识别结果确定所述汽车后方存在非机动车，则检测所述汽车的车门开关是否被触发；

如果车门开关被触发，则根据所述非机动车的类型进行防撞警报处理。

5.一种基于深度学习的智能防撞装置，其特征在于，被配置于汽车的防撞系统，所述汽车的后视镜安装有摄像头，所述装置包括：检测单元，用于检测所述汽车的速度是否为零；

获取单元，用于当所述汽车的速度为零时，通过所述摄像头获取所述汽车后方的图像；

识别单元，用于通过训练好的SSD网络模型对所述图像进行非机动车识别处理，得到识别结果；

防撞警报单元，用于若根据所述识别结果确定所述汽车后方无非机动车，则不进行防撞警报；若根据所述识别结果确定所述汽车后方存在非机动车，则根据所述非机动车的类型进行防撞警报处理；

所述通过训练好的SSD网络模型对所述图像进行非机动车识别处理，得到识别结果，包括：通过所述SSD网络模型中的Inception子模型对所述图像进行多尺度特征提取，得到多个尺寸的特征；

通过所述Inception子模型分别对所述多个尺寸的特征进行分解处理，得到处理后的多个尺寸的特征；

通过所述SSD网络模型中的SSD子模型对所述处理后的多个尺寸的特征进行非机动车识别处理，得到所述识别结果；

其中，所述Inception子模型的框架为Inception‑V2；

所述汽车的尾部安装有红外检测器，所述若根据所述识别结果确定所述汽车后方存在非机动车，则根据所述非机动车的类型进行防撞警报处理，包括：若根据所述识别结果确定所述汽车后方存在非机动车，则根据所述红外检测器确定所述非机动车距离所述汽车的距离；

若所述距离小于距离阈值，则根据所述非机动车的类型进行防撞警报处理；

所述根据所述非机动车的类型进行防撞警报处理，包括：识别所述非机动车的类型，得到非机动车类型结果；

若根据所述非机动车类型结果确定所述非机动车为一类非机动车，则进行一级防撞警报；

若根据所述非机动车类型结果确定所述非机动车为二类非机动车，则进行二级防撞警报；

其中，所述一类非机动车包括摩托车以及电动车，所述二类非机动车包括自行车以及滑板车。

6.一种防撞系统，其特征在于，包括控制模块和摄像头，所述摄像头用于安装于汽车的后视镜上，所述控制模块包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1‑4中任一项所述的方法。

7.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时可实现如权利要求1‑4中任一项所述的方法。