1.一种基于大数据与云计算的疲劳检测方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：

采集当前时刻车辆正常行驶的速度、当前时刻车轮的转角、当前时刻车头边界与路界切线的夹角、车辆车轮最大的转角、获取道路边缘特征点处的曲率半径以及当前时刻车辆与道路两边的距离；

根据当前时刻车头边界与路界切线的夹角、当前时刻车辆与道路两边的距离以及当前时刻方向盘的转角值，构建出当前位置行驶至方向盘转动前的车辆行驶轨迹曲线；

根据车辆车轮最大的转角，构建出避险后的车辆行驶轨迹曲线；

根据当前时刻方向盘的转角值、车辆车轮最大的转角以及方向盘转动的最大角速度，获取方向盘转动前后的时间，根据该方向盘转动前后时间构建出方向盘转动前后的车辆行驶曲线；

将当前位置行驶至反向盘转动前的车辆行驶轨迹曲线、避险后的车辆行驶轨迹曲线以及方向盘转动前后的车辆行驶轨迹曲线合并在一起，获得从当前位置至紧急避险完成位置的整条行驶轨迹曲线；

在该整条行驶轨迹曲线中提取出当前时刻至方向盘转动前的车辆行驶轨迹曲线与方向盘转动前后车辆行驶轨迹曲线的合并点，该合并点即为方向盘最迟转动位置，根据方向盘最迟转动位置获取自当前位置行驶至该方向盘最迟转动位置的弧长；

将自当前位置行驶至该方向盘最迟转动位置的弧长与驾驶员规避险情做出反应的车辆行驶弧长做差，获得车辆最安全的方向盘转动位置；

车辆自当前位置行驶至车辆最安全的方向盘转动位置，驾驶员未转动方向盘，则判断驾驶员疲劳驾驶；此时唤醒驾驶员对方向盘进行操作。

2.根据权利要求1所述的基于大数据与云计算的疲劳检测方法，其特征在于，所述当前位置行驶至方向盘转动前车辆行驶轨迹曲线的获取方法为：根据当前时刻方向盘转角，获取车辆行驶的半径；

根据当前时刻车头边界与路界切线的夹角，获取车辆当前时刻的行驶曲率半径向量；

根据车辆当前时刻的行驶曲率半径向量、当前时刻车辆与道路两边的距离、预设的车辆曲率圆心点的坐标以及车辆行驶的半径，计算获取当前位置行驶至方向盘转动前车辆行驶轨迹曲线。

3.根据权利要求1所述的基于大数据与云计算的疲劳检测方法，其特征在于，所述方向盘转动前后车辆行驶曲线的获取方法为：根据当前时刻方向盘的转角、车辆车轮最大的转角以及方向盘转动的最大角速度，确定出方向盘转动过程的时间；将车轮的转角在初始时间与方向盘转动过程时间上进行时序排列；确定出方向盘转动过程中车轮转角时序序列对应的车辆行驶曲率半径时序序列，根据曲率半径的时序序列构建出方向盘转动前后的车辆行驶曲线。

4.根据权利要求1所述的基于大数据与云计算的疲劳检测方法，其特征在于，所述从当前位置至紧急避险完成位置的整条行驶轨迹曲线构建的方法如下：将道路边缘特征点处的曲率半径在时序上进行排列获取道路边缘特征点处的曲率半径时序序列，通过该曲率半径时序序列拟合出道路曲线，以车辆平稳行驶时最大曲率半径为平移距离将需要紧急避险的该道路曲线进行平移，获得一条新曲线；

以该条新曲线上的点作为圆心和车辆行驶最大转角半径为半径拟合若干个圆，提取出与当前时刻至方向盘转动前的车辆行驶轨迹曲线相切的圆，确定出避险后的车辆行驶轨迹曲线位置以及当前时刻至方向盘转动前的车辆行驶轨迹曲线与该圆的交点；

以该交点为起始点通过车辆行驶的曲率时序序列递推出方向盘转动前后车辆行驶轨迹曲线的位置，递推至方向盘转动前后车辆行驶轨迹曲线与当前位置行驶至方向盘转动前的车辆行驶轨迹曲线相切；

提取出当前位置行驶至方向盘转动前的车辆行驶轨迹曲线、避险后的车辆行驶轨迹曲线以及方向盘转动前后的车辆行驶轨迹曲线合并后的平滑连接曲线作为从当前位置至紧急避险完成位置的整条行驶轨迹曲线。

5.根据权利要求1所述的基于大数据与云计算的疲劳检测方法，其特征在于，所述自当前位置行驶至方向盘最迟转动位置的弧长获取方法是：通过当前位置至方向盘转动前的车辆行驶轨迹曲线与方向盘转动前后车辆行驶轨迹曲线的合并点，并利用方向盘转动前后车辆轨迹曲线方程与当前位置至方向盘转动前的车辆行驶轨迹曲线方程计算获取该合并点的坐标，结合车辆当前位置坐标点；获得自当前位置行驶至方向盘最迟转动位置弧长。

6.一种基于大数据与云计算的疲劳驾驶检测系统，其特征在于，该系统包括数据采集模块、轨迹曲线构建模块、基于大数据与云计算的计算模块以及疲劳驾驶检测模块；

所述数据采集模块用于获取当前时刻车辆正常行驶的速度、当前时刻车轮的转角、当前时刻车头边界与路界切线的夹角、车辆车轮最大的转角、获取道路边缘特征点处的曲率半径以及当前时刻车辆与道路两边的距离；

所述轨迹曲线构建模块用于构建出当前位置行驶至方向盘转动前的车辆行驶轨迹曲线；构建出避险后的车辆行驶轨迹曲线；构建出方向盘转动前后的车辆行驶曲线；将当前位置行驶至方向盘转动前的车辆行驶轨迹曲线、避险后的车辆行驶轨迹曲线以及方向盘转动前后的车辆行驶轨迹曲线合并在一起，获得从当前位置至紧急避险完成位置的整条行驶轨迹曲线；

所述基于大数据与云计算的计算模块用于在该整条行驶轨迹曲线中提取出当前时刻至方向盘转动前的车辆行驶轨迹曲线与方向盘转动前后车辆行驶轨迹曲线的合并点，该合并点即为方向盘最迟转动位置，根据方向盘最迟转动位置获取自当前位置行驶至该方向盘最迟转动位置的弧长；自当前位置行驶至该方向盘最迟转动位置的弧长与驾驶员规避险情做出反应的车辆行驶弧长做差，获得车辆最安全的方向盘转动位置；

所述疲劳驾驶检测模块用于判断车辆自当前位置行驶至车辆最安全的方向盘转动位置，驾驶员未转动方向盘，则判断驾驶员疲劳驾驶；此时唤醒驾驶员对方向盘进行操作。