1.一种危化品车辆在跨海桥梁运输中的预警系统，其特征在于，包括中控端，以及设置于跨海桥梁的多个路段中每个路段上的风速仪、路况传感器以及图像采集装置；其中，当前路段上的图像采集装置用于以预设频率采集当前路段的图像数据，并将采集的图像数据实时上传至所述中控端；

所述中控端用于接收并分析所述采集的图像数据，并在所述采集的图像数据中包括危化品车辆的情况下，向当前路段的风速仪发送风速风向获取指令，向当前路段的路况传感器发送路况获取指令；

当前路段上的风速仪用于在接收到所述风速风向获取指令后将实时采集的当前路段的风速和风向发送至所述中控端；

当前路段上的路况传感器用于在接收到所述路况获取指令后将实时计算的当前路段的路况信息发送至所述中控端；

所述中控端还用于根据当前路段的驾驶员信息以及危化品车辆的第一侧向位移确定当前路段的方向盘转向角；根据当前路段的方向盘转向角、当前路段的风速和风向、当前路段的路况信息以及所述危化品车辆的参数确定所述危化品车辆在当前路段的第二侧向位移、偏转角以及轮胎与路面的接触力；根据当前路段的第二侧向位移、偏转角、轮胎与路面的接触力确定是否输出预警信息；将当前路段的第二侧向位移作为所述危化品车辆在下一路段的第一侧向位移，进入下一路段的迭代操作，直至所述危化品车辆驶离所述跨海桥梁。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，当前路段的路况信息包括当前路段的滚动摩擦系数以及侧滑摩擦系数；

当前路段上的路况传感器还用于采用红外激光遥感技术实时检测路面状态、路面覆盖类型以及与所述路面覆盖类型对应的路面覆盖厚度，其中，所述路面状态包括干状态、潮状态或湿状态，所述路面覆盖类型包括水覆盖、冰覆盖或雪覆盖；

当前路段上的路况传感器具体用于在接收到所述路况获取指令后根据实时检测到的路面状态、路面覆盖类型以及与所述路面覆盖类型对应的路面覆盖厚度计算当前路段的滚动摩擦系数以及侧滑摩擦系数，并将所述滚动摩擦系数以及所述侧滑摩擦系数发送至所述中控端。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述跨海桥梁的多个风速仪分别在所述多个路段的设置位置与所述跨海桥梁所处地理位置的风场特征相关。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括电子标识信号接收设备，所述电子标识信号接收设备设置于所述跨海桥梁的沿车辆行驶方向的上桥侧；所述驾驶员信息包括所述危化品车辆的驾驶员的年龄、所述驾驶员的驾龄以及所述驾驶员在当前路段的异常行为数据；

所述电子标识信号接收设备用于在所述危化品车辆驶入所述跨海桥梁的情况下，识别所述危化品车辆的电子标识，并将所述电子标识指示的所述驾驶员的年龄、所述驾驶员的驾龄以及所述危化品车辆的参数发送至所述中控端；

所述中控端还用于接收所述电子标识信号接收设备发送的数据，并在所述采集的图像数据中包括所述危化品车辆的情况下，从所述采集的图像数据中识别并分析所述驾驶员在当前路段的异常行为数据，将所述驾驶员的年龄、所述驾驶员的驾龄以及所述驾驶员在当前路段的异常行为数据作为所述驾驶员信息。

5.根据权利要求1‑4中任一项所述的系统，其特征在于，沿车辆行驶方向，每个路段上的图像采集装置位于风速仪以及路况传感器之前。

6.一种危化品车辆在跨海桥梁运输中的预警方法，其特征在于，应用于权利要求1‑5中任一项所述的危化品车辆在跨海桥梁运输中的预警系统，其中，所述危化品车辆在跨海桥梁运输中的预警系统包括中控端、跨海桥梁的多个路段中每个路段上的风速仪、路况传感器以及图像采集装置，所述方法包括：当前路段上的图像采集装置以预设频率采集当前路段的图像数据，并将采集的图像数据实时上传至所述中控端；

所述中控端接收并分析所述采集的图像数据，并在所述采集的图像数据中包括危化品车辆的情况下，向当前路段的风速仪发送风速风向获取指令，向当前路段的路况传感器发送路况获取指令；

当前路段上的风速仪在接收到所述风速风向获取指令后将实时采集的当前路段的风速和风向发送至所述中控端；

当前路段上的路况传感器在接收到所述路况获取指令后将实时计算的当前路段的路况信息发送至所述中控端；

所述中控端根据当前路段的驾驶员信息以及危化品车辆的第一侧向位移确定当前路段的方向盘转向角；根据当前路段的方向盘转向角、当前路段的风速和风向、当前路段的路况信息以及所述危化品车辆的参数确定所述危化品车辆在当前路段的第二侧向位移、偏转角以及轮胎与路面的接触力；根据当前路段的第二侧向位移、偏转角、轮胎与路面的接触力确定是否输出预警信息；将当前路段的第二侧向位移作为所述危化品车辆在下一路段的第一侧向位移，进入下一路段的迭代操作，直至所述危化品车辆驶离所述跨海桥梁。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，当前路段的路况信息包括当前路段的滚动摩擦系数以及侧滑摩擦系数；

所述方法还包括：

当前路段上的路况传感器采用红外激光遥感技术实时检测路面状态、路面覆盖类型以及与所述路面覆盖类型对应的路面覆盖厚度，其中，所述路面状态包括干状态、潮状态或湿状态，所述路面覆盖类型包括水覆盖、冰覆盖或雪覆盖；

所述当前路段上的路况传感器在接收到所述路况获取指令后将实时计算的当前路段的路况信息发送至所述中控端，包括：当前路段上的路况传感器在接收到所述路况获取指令后根据实时检测到的路面状态、路面覆盖类型以及与所述路面覆盖类型对应的路面覆盖厚度计算当前路段的滚动摩擦系数以及侧滑摩擦系数，并将所述滚动摩擦系数以及所述侧滑摩擦系数发送至所述中控端。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述驾驶员信息包括所述危化品车辆的驾驶员的年龄、所述驾驶员的驾龄以及所述驾驶员在当前路段的异常行为数据；

在所述中控端根据当前路段的驾驶员信息以及危化品车辆的第一侧向位移确定当前路段的方向盘转向角之前，还包括：所述中控端接收所述危化品车辆在跨海桥梁运输中的预警系统的电子标识信号接收设备发送的所述驾驶员的年龄和所述驾驶员的驾龄，并在所述采集的图像数据中包括所述危化品车辆的情况下，从所述采集的图像数据中识别并分析所述驾驶员在当前路段的异常行为数据，将所述驾驶员的年龄、所述驾驶员的驾龄以及所述驾驶员在当前路段的异常行为数据作为所述驾驶员信息；

所述中控端根据当前路段的驾驶员信息以及危化品车辆的第一侧向位移确定当前路段的方向盘转向角，包括：

所述中控端将所述驾驶员的年龄、所述驾驶员的驾龄、所述驾驶员在当前路段的异常行为数据以及所述危化品车辆在当前路段的第一侧向位移输入预设的方向盘转向角模型，得到当前路段的方向盘转向角。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述预设的方向盘转向角模型的确定方法，包括：

获取多组原始数据，其中，每组原始数据中包括驾驶员年龄原始数据、驾驶员驾龄原始数据、驾驶员异常行为原始数据、车辆侧向位移原始数据与车辆方向盘转向角原始数据；

通过机器学习线性回归算法对所述多组原始数据进行训练，得到所述预设的方向盘转向角模型。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述通过机器学习线性回归算法对所述多组原始数据进行训练，得到所述预设的方向盘转向角模型，包括：将所述多组原始数据中的驾驶员年龄原始数据、驾驶员驾龄原始数据、驾驶员异常行为原始数据以及车辆侧向位移原始数据输入当前方向盘转向角模型，得到所述多组原始数据分别对应的所述当前方向盘转向角模型的多个输出；

将所述当前方向盘转向角模型的多个输出以及所述多组原始数据中的车辆方向盘转向角原始数据输入损失函数，并判断所述损失函数的输出是否满足预设要求；

响应于所述损失函数的输出满足所述预设要求，将所述当前方向盘转向角模型作为所述预设的方向盘转向角模型；

响应于所述损失函数的输出不满足所述预设要求，根据所述损失函数的输出调整所述当前方向盘转向角模型的线性回归拟合系数，根据调整模型参数后的方向盘转向角模型以及所述多组原始数据进入下一迭代操作，直至得到所述预设的方向盘转向角模型；

其中，当前方向盘转向角模型为δθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+θ3x3+θ4x4，δθ(x)为当前方向盘转向角模型的输出，x1、x2、x3和x4分别为每组原始数据中的驾驶员年龄原始数据、驾驶员驾龄原始数据、驾驶员异常行为原始数据以及车辆侧向位移原始数据，θ0、θ1、θ2、θ3和θ4为当前方向盘转向角模型的线性回归拟合系数，所述损失函数为 ，J(θ0,(i)

θ1,…,θ4)为损失函数值，δθ(x )为第i组原始数据对应的当前方向盘转向角模型的输出，(i)

δ 为所述第i组原始数据中的车辆方向盘转向角原始数据，l为所述多组原始数据的组数，

1≤i≤l。

11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据当前路段的方向盘转向角、当前路段的风速和风向、当前路段的路况信息以及所述危化品车辆的参数确定所述危化品车辆在当前路段的第二侧向位移、偏转角以及轮胎与路面的接触力，包括：所述中控端接收所述电子标识信号接收设备发送的所述危化品车辆的参数，将当前路段的方向盘转向角、当前路段的风速和风向、当前路段的路况信息以及所述危化品车辆的参数输入车辆动力学模型，得到所述车辆动力学模型输出的所述危化品车辆在当前路段的第二侧向位移、偏转角以及轮胎与路面的接触力。

12.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据当前路段的第二侧向位移、偏转角、轮胎与路面的接触力确定是否输出预警信息，包括：所述中控端判断当前路段的轮胎与路面的接触力是否小于0，响应于当前路段的轮胎与路面的接触力小于0，输出侧翻预警信息；

所述中控端判断当前路段的第二侧向位移是否大于0.3m，响应于当前路段的第二侧向位移大于0.3m，输出侧滑预警信息；

所述中控端判断当前路段的偏转角是否大于0.1rad，响应于当前路段的偏转角大于

0.1rad，输出侧滑预警信息。