1.大数据驱动的智能交通监控方法，其特征在于，所述该方法包括以下步骤：步骤一：通过身份验证后，将乘客身份信息与人脸信息进行绑定；

步骤二：进行深度物品信息绑定，并对乘客和物品实时追踪；

步骤三：通过距离计算实现物品异常情况标记；

步骤四：通过运动分析与机器学习实现携带物品看管情况判定。

2.根据权利要求1所述的大数据驱动的智能交通监控方法，其特征在于：所述通过身份验证后，将乘客身份信息与人脸信息进行绑定的步骤，包括：运用深度学习算法提取乘客面部特征和身份证信息；

利用特征点匹配建立初步乘客和物品关联；

为后续监控提供可靠基础，形成初步携带物品清单。

3.根据权利要求2所述的大数据驱动的智能交通监控方法，其特征在于：所述运用深度学习算法提取乘客面部特征和身份证信息的步骤，包括：在入站门闸处的正前方，部署高分辨率的摄像头装置，该摄像头装置可以捕捉到乘客正面清晰的脸部图像，当乘客刷身份证进站时，系统即启动人脸识别过程，人脸识别过程中，摄像头采集乘客的面部图像，并利用深度学习算法对面部特征进行精准提取，同时，采用光学字符识别技术，对刷入的身份证信息进行抽取，包括姓名、身份证号码，用于建立临时的身份信息档案。

4.根据权利要求2所述的大数据驱动的智能交通监控方法，其特征在于：所述利用特征点匹配建立初步乘客和物品关联的步骤，包括：在对乘客进行面部图像提取的同时，也对乘客所携带物品进行图像特征提取，首先使用经典的特征点提取算法SURF获取两者的特征点集，然后，使用特征点匹配算法对乘客面部特征点和携带物品图像的特征点进行匹配，通过特征点的匹配，建立乘客和携带物品之间的初步关联，在匹配的基础上，进一步使用区域兴趣匹配，确定携带物品在乘客身上的特定位置，这有助于减少不必要的匹配干扰，提高匹配的精确性，通过基于特征点匹配的方法，系统能够在身份验证通过后，利用图像特征有效地建立乘客与其所携带物品的初步关联。

5.根据权利要求1所述的大数据驱动的智能交通监控方法，其特征在于：所述进行深度物品信息绑定，并对乘客和物品实时追踪的步骤，包括：使用YOLO模型进行乘客物品检测；

引入深度学习物体识别算法识别携带物品；

建立物品类别映射表，提取详细信息；

形成全面的携带物品清单，为实时追踪和异常检测提供基础。

6.根据权利要求5所述的大数据驱动的智能交通监控方法，其特征在于：所述引入深度学习物体识别算法识别携带物品的步骤，包括：进一步，系统利用深度学习物体识别算法，对物品轮廓内的具体物体进行识别，选择ResNet图像分类模型，通过构建标记数据集进行模型训练，在实际应用中，对从摄像头获取的物品轮廓图像进行预处理，包括尺寸调整和其他增强技术，随后，使用训练好的图像分类模型对预处理后的物品轮廓图像进行推断，输出物品的类别概率分布，为确保高置信度的物品类别被准确识别，系统设置概率阈值来过滤低置信度的类别预测，然后，将模型输出的物品类别映射到实际的物品类型，此外，需要建立一个物品类别映射表，根据物品的类别，系统进一步提取相关的详细信息，以形成最终的携带物品清单，最后，将识别到的物品信息与之前建立的身份信息关联，确保每个物品都与特定乘客的身份相对应，这整合的过程形成了一个更全面和准确的携带物品清单。

7.根据权利要求1所述的大数据驱动的智能交通监控方法，其特征在于：所述通过距离计算实现物品异常情况标记的步骤，包括：部署深度摄像头网络计算乘客和物品相对位置；

利用深度信息计算距离，设定距离阈值。

8.根据权利要求7所述的大数据驱动的智能交通监控方法，其特征在于：所述利用深度信息计算距离，设定距离阈值的步骤，包括：深度图中的一个像素点坐标为(U，V)，对应的深度值为D，通过相机内参矩阵K，深度信息可以转换为相机坐标系下的坐标(X,Y,Z)，公式：Z＝D，

9.根据权利要求1所述的大数据驱动的智能交通监控方法，其特征在于：所述通过运动分析与机器学习实现携带物品看管情况判定的步骤，包括：首先，通过对运动姿态的分析，系统关注乘客的手势、头部运动特征，且实时测量乘客与携带物品之间的距离，将距离信息与运动姿态相互关联，此外，系统引入机器学习算法进行建模，深度学习模型被训练以学习正常的看管情况和潜在的异常行为，该模型在运动姿态、距离特征上进行训练，适应各种复杂的场景，同时，为了增强系统的鲁棒性，实施误差校正机制，通过反馈机制实时更新机器学习模型，这样的实时更新有助于减少误判率，并确保系统在不同场景中的准确性，一旦系统判定为看管情况，可以触发实时决策，同时，系统可以触发警报机制，通知相关人员或执行其他安全措施。

10.大数据驱动的智能交通监控系统，其特征在于：所述该系统包括：

身份验证与关联建立模块，用于验证乘客身份，将人脸信息与身份证信息绑定，初步建立乘客和携带物品的关联；

实时追踪与物品清单更新模块，用于实时识别乘客和物品，提取详细信息，更新携带物品清单，监测时间关联；

看管情况判定与决策触发模块，用于分析深度摄像头捕捉的视频流，判断乘客是否在看管物品，一旦判定为看管情况，触发实时决策。