1.一种基于乘客特征的智能驾驶方法，其特征在于：包括以下步骤： 实时采集上车乘客的信息进行编码，删除下车乘客的信息及编码； 对采集的乘客的信息进行特征识别，判断乘客的性别及年龄特征；通过在公交车上车处和下车处设置两组图像采集装置，图像采集装置内设置有图像处理模块，用于获取乘客的图像，并对乘客的图像进行处理，并将乘客的图像传输至中央处理模块； 云储存模块，用于存储人脸图像样本集，并将采集的乘客图像上传至云端； 人体感应模块，用于实时感应乘客与图像采集装置的距离，当乘客与图像采集装置的距离到达特定距离d时，发送信号至中央处理模块； 语音播报模块，用于接收中央处理模块的信号，并发出语音提示； 中央处理模块，用于对图像处理模块传输的乘客图像进行识别判断，并接收人体感应模块的信号;图像处理模块将云储存模块中的人脸图像样本集中的每幅人脸图像进行子区域分割，生成8个子区域样本集，包括左眼区域样本集、右眼区域样本集、鼻子区域样本集、嘴巴区域样本集、上脸区域样本集、下脸区域样本集、左脸区域样本集和右脸区域样本集；其中，人脸图像样本集中男性图像与女性图像的样本数量相等;中央处理模块通过以下方式判断采集的乘客图像的性别： 图像处理模块通过Adaboost人脸检测算法对采集的乘客图像检测人脸区域，并将人脸区域从背景图像中分离出，再通过眼睛定位算法定位出人脸区域中双眼的位置，通过AAM算法找到脸部主要特征点； 根据脸部主要特征点，将乘客图像的人脸区域分离成与8个子区域样本集所对应的8个区域i，将8个区域i依次与8个子区域样本集进行相似度计算，设置第一相似度阈值D1，记录区域i相似度与子区域样本集中样本的相似度大于D1时，样本的性别种类； 通过 ，，计算区域i每种性别的概率； 为对区域i进行性别识别得到区域i为女性的概率， 为对区域i进行性别识别得到区域i为男性的概率， 为区域i在与对应子区域样本进行相似度判断，相似度大于D1时女性的个数， 为区域i在对应与子区域样本进行相似度判断，相似度大于D1时男性的个数，N为子区域样本集中的样本总数； 建立性别判断模型，令E(x)=1为男性，E(x)=‑1为女性，则；其中， 为乘客图像

的8个区域， 为对区域i进行性别识别得到区域i为女性的概率， 为对区域i进行性别识别得到区域i为男性的概率， （ ）为乘客图像的8个区域的分类结果相加的加权值，且 ；M+1为拒绝决策； 设置8个区域的性别识别正确率Ri(i=1,2,…,

8)，通过公式 计算 ；并输出 ，确定该乘客图像的性别;

将乘客的年龄依次划分为1～9、10～19、20～39、40～59、60以上五组年龄段，将人脸图像样本集根据性别种类划分为男性样本子集、女性样本子集；并以五组年龄段将男性样本子集和女性样本子集分别划分为五组男性年龄样本子集和女性年龄样本子集，其中，五组年龄段所对应的样本子集中样本数量相等;中央处理模块根据性别判断结果通过以下方式判断乘客的年龄范围： 将判断为男性的乘客图像分别与五组男性年龄样本子集中的样本进行相似度对比，设置第二相似度阈值D2，统计判断为男性的乘客图像与男性年龄样本子集中的样本相似度大于D2的数量，得到该乘客图像与五组男性年龄样本子集的相似度最大概率的年龄段； 将判断为女性的乘客图像分别与五组女性年龄样本子集中的样本进行相似度对比，设置第二相似度阈值D2，统计判断为女性的乘客图像与女性年龄样本子集中的样本相似度大于D2的数量，得到该乘客图像与五组女性年龄样本子集的相似度最大概率的年龄段; 根据乘客的性别及年龄特征进行安全重要性分析，并根据分析结果进行分类智能驾驶;中央处理模块根据乘车人员数量Q、女性个数m、年龄段为1～9和10～19的乘客个数n、年龄段为60以上的乘客个数d进行安全重要性S判断，计算安全重要性；并设置安全重要性系数S1和S2，若S＜S1，则在车辆行驶过程中，帮助司机进行辅助驾驶，以实现提高车辆驾驶的安全性；若S1＜S＜S2，则设置车速阈值V，在车辆行驶过程中，实时获取车辆行驶速度，当车辆行驶速度高于V时，中央控制模块发送指令至语音播报模块，使语音播报模块发出语音提醒。

2.根据权利要求1所述的基于乘客特征的智能驾驶方法，其特征在于：当公交车进入站点时，公交车司机发出打开公交车上车门和公交车下车门的指令，通过司机发出打开公交车上车门和公交车下车门的指令，控制两组图像采集装置开启，对上车处和下车处的乘客进行信息采集。

3.根据权利要求2所述的基于乘客特征的智能驾驶方法，其特征在于：当乘客做上车或下车动作时，人体感应模块实时感应乘客与图像采集装置之间的距离，当乘客与图像采集装置的距离到达特定距离d时，人体感应模块发送信号至中央处理模块，中央处理模块发送控制指令至图像处理模块，使图像处理模块采集乘客图像，并对采集的乘客图像进行处理，图像处理模块将采集的乘客图像上传至云储存库内，中央处理模块根据上车时间对乘客进行排列并编号。

4.根据权利要求3所述的基于乘客特征的智能驾驶方法，其特征在于：图像处理模块将采集的乘客图像与云储存模块中储存的乘客图像进行相似度分析，找到其相似度最高的乘客图像，中央处理模块删除其相似度最高的乘客图像及编号，并对云储存模块中已储存的乘客图像进行重新编号。