1.一种驾驶员警觉度评估方法，其特征在于，包括：获取危机触发时间和监测数据，所述危机触发时间为危机开始发生的时刻，所述监测数据为驾驶员在驾驶期间的眼动信息和心电信息；

根据所述危机触发时间和监测数据，计算得到生理指标数据，所述生理指标数据为反应所述驾驶员的注意力集中度的信息；

构建评估模型，将所述生理指标数据带入所述评估模型，计算得到预测反应时长，所述预测反应时长为预估的从危机发生到所述驾驶员采取应对措施的时长；

其中，所述计算得到预测反应时长后，还包括：获取当前车辆时速；

根据所述当前车辆时速，计算得到危机处理时长，所述危机处理时长为根据当前的车速，驾驶员处理危机所需要的时长；

对比所述危机处理时长与所述预测反应时长的大小，若所述危机处理时长大于或等于所述预测反应时长，向警示装置发送警示指令，所述警示指令为用于使所述警示装置发出警示提示音的指令；

其中，所述若所述危机处理时长大于或等于所述预测反应时长，向警示装置发送警示指令后，还包括：

获取当前单元时段内的眼动数据，调取所述监测数据，所述监测数据包括第一时段眼动数据；

根据所述第一时段眼动数据，计算得到第一状态值；

根据所述当前单元时段内的眼动数据，计算得到当前眼动状态值；

根据所述第一状态值和所述当前眼动状态值，计算得到第一差异值，所述差异值反应驾驶员在听到所述警示提示音的前后眼动信息变化的幅度；

根据所述第一差异值，采取相应的避险措施。

2.根据权利要求1所述的驾驶员警觉度评估方法，其特征在于，根据所述第一差异值，采取相应的避险措施，包括：

获取第一阈值，所述第一阈值为预设的所述第一差异值的最小值；

对比所述第一阈值与所述第一差异值的大小，若所述第一差异值小于所述第一阈值，则向制动系统发送紧急制动指令，并向车机系统发送警示灯闪烁指令。

3.根据权利要求2所述的驾驶员警觉度评估方法，其特征在于，所述若所述危机处理时长大于或等于所述预测反应时长，向警示装置发送警示指令后，还包括：获取当前单元时段内的心跳数据，调取所述监测数据，所述监测数据包括第一时段心跳数据；

根据所述第一时段心跳数据，计算得到第二状态值；

根据所述当前单元时段内的心跳数据，计算得到当前心动状态值；

根据所述第二状态值和所述当前心动状态值，计算得到第二差异值，所述第二差异值反应驾驶员在听到所述警示提示音的前后心跳信息变化的幅度；

根据所述第二差异值，采取相应的避险措施。

4.根据权利要求3所述的驾驶员警觉度评估方法，其特征在于，根据所述第二差异值，采取相应的避险措施，包括：

获取第二阈值，所述第二阈值为预设的所述第二差异值的最小值；

对比所述第二阈值与所述第二差异值的大小，若所述第二差异值小于所述第二阈值，则向制动系统发送紧急制动指令，并向车机系统发送警示灯闪烁指令；

接收碰撞触发器的触发状态，若所述触发状态为已触发，则向救援中心发送救援信息。

5.根据权利要求1所述的驾驶员警觉度评估方法，其特征在于，所述根据所述危机触发时间和监测数据，计算得到生理指标数据，包括：调取所述危机触发时间和所述监测数据；

根据所述危机触发时间，在所述监测数据中截取第一待检数据，所述第一待检数据为所述驾驶员在危机发生前的一段时间内的眼动信息和心电信息；

根据所述第一待检数据，计算得到所述生理指标数据，所述第一待检数据包括第一眼动监测数据、第一心动监测数据和第一监测时长，所述生理指标数据包括眼动指标数据和心电指标数据。

6.根据权利要求5所述的驾驶员警觉度评估方法，其特征在于，所述根据所述第一待检数据，计算得到所述生理指标数据，包括：获取预设等分值，调取所述第一眼动监测数据；

根据所述预设等分值，将所述第一监测时长划分为至少两个第一子监测时长；

分别根据每个所述第一子监测时长，在所述第一眼动监测数据中分别调取每个与所述第一子监测时长对应的第一子眼动监测数据；

分别根据每个所述第一子眼动监测数据，计算得到每个与所述第一子眼动监测数据对应的子眼动指标数据；

根据至少两个所述子眼动指标数据，计算得到所述第一眼动监测数据。

7.根据权利要求5所述的驾驶员警觉度评估方法，其特征在于，所述根据所述第一待检数据，计算得到所述生理指标数据，还包括：调取所述第一心动监测数据；

根据所述第一心动监测数据，计算得到R‑R间期指标数据，所述R‑R间期指标数据包括R‑R间期平均值、R‑R间期标准差、相邻R‑R间期差值大于50ms的频次和相邻R‑R间期差值大于50ms的百分比；

根据所述第一心动监测数据，计算得到能量数据，所述能量数据包括0.04～0.15Hz的低频信号能量、0.15～0.40Hz的高频信号能量和低频高频比，所述心电指标数据包括R‑R间期数据和能量数据。

8.一种驾驶员警觉度评估系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取危机触发时间和监测数据，所述危机触发时间为危机开始发生的时刻，所述监测数据为驾驶员在驾驶期间的眼动信息和心电信息；

第一计算模块，用于根据所述危机触发时间和监测数据，计算得到生理指标数据，所述生理指标数据为反应所述驾驶员的注意力集中度的信息；

第二计算模块，用于构建评估模型，将所述生理指标数据带入所述评估模型，计算得到预测反应时长，所述预测反应时长为预估的从危机发生到所述驾驶员采取应对措施的时长；

其中，所述第二计算模块，包括：第一获取单元，用于获取当前车辆时速；

第一计算单元，用于根据所述当前车辆时速，计算得到危机处理时长，所述危机处理时长为根据当前的车速，驾驶员处理危机所需要的时长；

第二计算单元，用于对比所述危机处理时长与所述预测反应时长的大小，若所述危机处理时长大于或等于所述预测反应时长，向警示装置发送警示指令，所述警示指令为用于使所述警示装置发出警示提示音的指令；

其中，所述第二计算单元，包括：第二获取单元，用于获取当前单元时段内的眼动数据，调取所述监测数据，所述监测数据包括第一时段眼动数据；

第三计算单元，用于根据所述第一时段眼动数据，计算得到第一状态值；

第四计算单元，用于根据所述当前单元时段内的眼动数据，计算得到当前眼动状态值；

第五计算单元，用于根据所述第一状态值和所述当前眼动状态值，计算得到第一差异值，所述差异值反应驾驶员在听到所述警示提示音的前后眼动信息变化的幅度；

第六计算单元，用于根据所述第一差异值，采取相应的避险措施。