1.一种基于大数据的安全驾驶评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1：获取用户的起点位置和终点位置，获取所述起点位置和终点位置之间的所有行车路线，每条行车路线包括若干个道路节点和若干个行驶路段；

步骤S2：根据每个道路节点的历史交通数据和当前时间下每个道路节点的历史交通流量，对每个道路节点进行高低风险分级，构建道路节点安全评估模型，计算每个道路节点的安全指数；

步骤S3：根据每个行驶路段的道路特征和每个行驶路段的人口密度情况，构建行驶路段安全评估模型，计算每个行驶路段的安全指数；

步骤S4：构建行车路线安全评估模型，基于每条行车路线每个道路节点的安全指数、每个行驶路段的安全指数和高风险道路节点的数量计算每条行车路线的安全值，将安全值最高的行车路线输出至用户端口。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的安全驾驶评估方法，其特征在于：在步骤S1中，获取用户的起点位置和终点位置，分别记为A和B；

获取所述起点位置A和终点位置B之间的所有行车路线，记为S，S＝  {S1，S2，S3，···.·n，Sa}；其中，S1，S2，S3，n·····，Sa分别表示第1、2、3、......、a条行车路线；其中，每条行车路线包括m个道路节点和n个行驶路段；

在步骤S2中，所述构建道路节点安全评估模型包括：

获取第i条行车路线第j个道路节点的历史交通数据，所述历史交通数据包括过去一个月内的总交通流量、发生交通事故的总次数、发生交通事故的总人数、特殊建筑的数量、流动商铺的数量、与交警出警地点的距离和因交通事故死亡的人数；

根据公式：

其中， 表示第i条行车路线第j个道路节点的交通事故率； 表示第i条行车路线第j个道路节点过去一个月内的总交通流量； 表示第i条行车路线第j个道路节点过去一个月内发生交通事故的总次数； 表示第i条行车路线第j个道路节点过去一个月内发生交通事故的总人数；表示第i条行车路线第j个道路节点特殊建筑的数量； 表示第i条行车路线第j个道路节点过去一个月内流动商铺的数量； 表示第i条行车路线第j个道路节点与交警出警地点的距离；μ1、μ2、μ3、μ4、μ5和μ6分别表示道路节点总交通流量、发生交通事故的总次数、发生交通事故的总人数、特殊建筑的数量、流动商铺的数量以及与交警出警地点的距离的回归系数；

设置道路节点因交通事故死亡的人数阈值，记为r0；

获取第i条行车路线第j个道路节点因交通事故死亡的人数，记为

当 时，判定该道路节点为低风险道路节点；

当 时，判定该道路节点为高风险道路节点；

获取当前时间下第i条行车路线第j个道路节点的历史交通流量，记为F＝{f1，f2，f3，nn····，fb}；其中，f1，f2，f3，nnn··n，fb分别表示当前时间下第i条行车路线第j个道路节点的第1、2、3、......、b次历史交通流量；

根据公式：

其中， 表示当前时间下第i条行车路线第j个道路节点交通流量的预测值；fτ表示当前时间下第i条行车路线第j个道路节点的第τ次历史交通流量；

设置道路节点的安全交通流量阈值，记为f0；

构建道路节点安全评估模型：

其中， 表示第i条行车路线第j个道路节点的安全指数；α1表示道路节点交通事故率的权重系数； 表示第i条行车路线第j个道路节点的交通事故率；α2表示道路节点交通流量的权重系数； 表示当前时间下第i条行车路线第j个道路节点交通流量的预测值。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的安全驾驶评估方法，其特征在于：在步骤S3中，所述构建行驶路段安全评估模型包括：获取第i条行车路线第k个行驶路段的道路特征，所述道路特征包括该行驶路段的投入使用年限和道路磨损程度；

获取第i条行车路线第k个行驶路段的投入使用年限，记为

获取第i条行车路线第k个行驶路段的破损面积，记为 获取第i条行车路线第k个行驶路段的总面积，记为根据公式：

其中， 表示第i条行车路线第k个行驶路段的道路磨损率；

以第i条行车路线第k个行驶路段的中点为圆心，以l为半径，生成该路段的路段辐射区域，记为获取所述路段辐射区域 的人口总量，记为

根据公式：

其中， 表示第i条行车路线第k个行驶路段的人口密度；

构建行驶路段安全评估模型：

其中， 表示第i条行车路线第k个行驶路段的安全指数；β1表示行驶路段投入使用年限的权重系数；β2表示行驶路段道路磨损率的权重系数；β3表示行驶路段人口密度的权重系数；γ1表示行驶路段投入使用年限的影响系数；γ2表示行驶路段道路磨损率的影响系数；

γ3表示行驶路段人口密度的影响系数。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的安全驾驶评估方法，其特征在于：在步骤S4中，所述构建行车路线安全评估模型包括：获取每条行车路线的每个道路节点和每个行驶路段的安全指数；

获取第i条行车路线中高风险道路节点的数量，记为Mi；

构建行车路线安全评估模型：

其中，Zi表示第i条行车路线的安全值； 表示第i条行车路线第j个道路节点的安全指数； 表示第i条行车路线第k个行驶路段的安全指数；ε表示高风险道路节点的影响系数；

计算每条行车路线的安全值，将安全值最高的行车路线输出至用户端口。

5.一种基于大数据的安全驾驶评估系统，其特征在于：所述系统包括多源数据获取模块、道路节点安全评估分析模块、行驶路段安全评估分析模块、行车路线安全评估分析模块和智能输出模块；

所述多源数据获取模块用于获取用户的起点位置和终点位置、获取所述起点位置和终点位置之间的所有行车路线、获取每个道路节点的历史交通数据和当前时间下每个道路节点的历史交通流量、获取每个行驶路段的道路特征和每个行驶路段的人口密度情况；所述道路节点安全评估分析模块用于根据每个道路节点的历史交通数据和当前时间下每个道路节点的历史交通流量，对每个道路节点进行高低风险分级，构建道路节点安全评估模型，计算每个道路节点的安全指数；所述行驶路段安全评估分析模块用于根据每个行驶路段的道路特征和每个行驶路段的人口密度情况，构建行驶路段安全评估模型，计算每个行驶路段的安全指数；所述行车路线安全评估分析模块用于构建行车路线安全评估模型，基于每条行车路线每个道路节点的安全指数、每个行驶路段的安全指数和高风险道路节点的数量计算每条行车路线的安全值；所述智能输出模块用于将安全值最高的行车路线输出至用户端口；

所述多源数据获取模块的输出端与所述道路节点安全评估分析模块的输入端相连接；

所述道路节点安全评估分析模块的输出端与所述行驶路段安全评估分析模块的输入端相连接；所述行驶路段安全评估分析模块的输出端与所述行车路线安全评估分析模块的输入端相连接；所述行车路线安全评估分析模块的输出端与所述智能输出模块的输入端相连接。

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的安全驾驶评估系统，其特征在于：所述多源数据获取模块包括用户数据获取单元、行车路线获取单元、道路节点数据获取单元和行驶路段数据获取单元；

所述用户数据获取单元用于获取用户的起点位置和终点位置；

所述行车路线获取单元用于获取所述起点位置和终点位置之间的所有行车路线；

所述道路节点数据获取单元用于获取每个道路节点的历史交通数据和当前时间下每个道路节点的历史交通流量；

所述行驶路段数据获取单元用于获取每个行驶路段的道路特征和每个行驶路段的人口密度情况。

7.根据权利要求5所述的一种基于大数据的安全驾驶评估系统，其特征在于：所述道路节点安全评估分析模块包括道路节点安全评估模型构建单元和道路节点安全评估模型分析单元；

所述道路节点安全评估模型构建单元用于构建道路节点安全评估模型；

所述道路节点安全评估模型分析单元用于根据每个道路节点的历史交通数据和当前时间下每个道路节点的历史交通流量，对每个道路节点进行高低风险分级，计算每个道路节点的安全指数。

8.根据权利要求5所述的一种基于大数据的安全驾驶评估系统，其特征在于：所述行驶路段安全评估分析模块包括行驶路段安全评估模型构建单元和行驶路段安全评估模型分析单元；

所述行驶路段安全评估模型构建单元用于构建行驶路段安全评估模型；

所述行驶路段安全评估模型分析单元用于根据每个行驶路段的道路特征和每个行驶路段的人口密度情况，计算每个行驶路段的安全指数。

9.根据权利要求5所述的一种基于大数据的安全驾驶评估系统，其特征在于：所述行车路线安全评估分析模块包括行车路线安全评估模型构建单元和行车路线安全评估模型分析单元；

所述行车路线安全评估模型构建单元用于构建行车路线安全评估模型；

所述行车路线安全评估模型分析单元用于基于每条行车路线每个道路节点的安全指数、每个行驶路段的安全指数和高风险道路节点的数量计算每条行车路线的安全值。