1.一种基于大数据的交通事故救援方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1，检测用户的移动终端是否处于骑行模式，如果是，则开启所述移动终端的加速度传感器和语音检测器，检测所述骑行模式下的加速度和语音输入信号；如果所述移动终端的瞬时加速度大于预设值或者所述语音检测器检测到预定的语音信号，则所述用户进入道路危险状态，并进入步骤S2；

S2，所述移动终端向交通信息监管服务器发送所述移动终端的位置信息和报警信息；

所述交通信息监管服务器接收到所述报警信息后以所述位置为圆心，向第一预设半径距离内的车辆的行车记录仪和道路视频监控摄像装置发送所述报警信息发送时间前预设时间段的监控视频获取指令；

S3，所述行车记录仪和所述道路视频监控摄像装置接收到所述监控视频获取指令后将所述视频发送给所述交通信息监管服务器，所述交通信息监管服务器自动识别所述视频，如果发生道路交通异常，则向道路交通报警平台发出报警信号；

所述交通信息监管服务器自动识别所述视频，如果发生道路交通异常，则向道路交通报警平台发出报警信号，还包括：所述交通信息监管服务器自动识别所述视频，如果未识别出发生道路交通异常，则所述交通信息监管服务器以所述位置为圆心，向第二预设半径距离内的车辆的行车记录仪和道路视频监控摄像装置发送所述报警信息发送时间前预设时间段的监控视频获取指令；所述第二预设半径距离大于所述第一预设半径距离；

所述行车记录仪和所述道路视频监控摄像装置接收到所述监控视频获取指令后将所述视频发送给所述交通信息监管服务器，所述交通信息监管服务器自动识别所述视频；

所述交通信息监管服务器存储有多个所述行车记录仪的认证信息，所述认证信息包括车主身份信息、车辆身份信息；经过所述认证，所述交通信息监管服务器有实时获取所述行车记录仪记录和存储的视频信息的权限。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测用户的移动终端是否处于骑行模式，具体包括：检测所述移动终端的运动速度是否大于预设的第一速度阈值和第二速度阈值之间，如果是，则检测所述运动速度的持续时间，如果所述运动速度的持续时间大于预设的时间阈值，则所述移动终端进入骑行模式。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，如果所述移动终端的瞬时加速度大于预设值或者所述语音检测器检测到预定的语音信号，则所述用户进入道路危险状态，还包括：如果所述移动终端的瞬时加速度大于预设值，且所述瞬时加速度后预设时间段的平均速度为零，则所述用户进入道路危险状态；或者，如果所述移动终端的所述语音检测器检测到语音信号，识别到所述语音信号中存在预设的关键词，则所述用户进入道路危险状态。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

所述交通信息监管服务器为大数据服务器。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

所述第二预设半径距离和所述第一预设半径距离之间的所述行车记录仪和所述道路视频监控摄像装置接收到所述监控视频获取指令后将所述视频发送给所述交通信息监管服务器，所述交通信息监管服务器自动识别所述视频。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述交通信息监管服务器自动识别所述视频，如果发生道路交通异常，则向道路交通报警平台发出报警信号，具体包括：所述交通信息监管服务器自动识别所述行车记录仪和所述道路视频监控摄像装置发送的所述视频；

如果所述视频中出现了交通工具的碰撞，则识别为发生道路交通异常；

记录发生所述道路交通异常的视频及其时间点信息，向道路交通报警平台发送所述信息，并发出报警信号。