1.一种车路协同异常行驶状况检测方法，其特征在于，包括以下步骤：确定检测路段的正常行驶轨迹模式类数k；每类轨迹模式具有上近似集 和下近似集Cl，其中下近似集Cl用于存储第l类轨迹模式的正常行驶轨迹样本，1≤l≤k；上近似集 和下近似集Cl的差值为粗糙集边界区域，用于存储第l类轨迹模式的疑似异常轨迹样本；

基于场景活动图确定各轨迹模式中心线的初始值，作为各轨迹模式的初始聚类中心；

获取新增轨迹集，所述新增轨迹集由设定时间内的新增轨迹或设定数量的新增轨迹组成；

确定新增轨迹的上、下近似集归属；

基于粗糙K均值聚类法，用新增轨迹集对轨迹模式进行增量学习直至各轨迹模式中心线无明显变化；

对各轨迹模式类的粗糙集边界区域中保存的各条疑似异常轨迹，采用KNN分类器进行异常确认和分类；

确认到异常行驶轨迹后，触发报警，并输出异常行驶轨迹的事件类型及异常行驶轨迹对应的车辆信息。

2.根据权利要求1所述的一种车路协同异常行驶状况检测方法，其特征在于，所述粗糙K均值聚类法的聚类特征为轨迹到轨迹模式中心线的改进Hausdorff距离：公式(一)中，Tj为第j条轨迹，Nj为轨迹Tj的像素级长度，ci(i＝1,2,……,k)为各轨迹模式类的初始聚类中心，k为模式类别数,xa为a点的x轴坐标，ya为a点的y轴坐标，xb为b点的x轴坐标，yb为b点的y轴坐标。

3.根据权利要求1所述的一种车路协同异常行驶状况检测方法，其特征在于，所述增量学习基于新增轨迹集进行，包括以下步骤：过滤掉新增轨迹集中的逆行轨迹后，确定各新增轨迹的上、下近似集归属；所述新增轨迹集包括新增轨迹T1,T2,Tx,TN；N为新增轨迹集中的总轨迹数；

采用下式更新各轨迹模式的聚类中心：

式中，i＝1,2,……,k，k为模式类数，wl为权值且wl∈[0.5,1]、|.|表示基数。

4.根据权利要求3所述的一种车路协同异常行驶状况检测方法，其特征在于，通过以下步骤确定新增轨迹Tx的上、下近似集归属：计算Tx和各轨迹模式的聚类中心ci(i＝1,2,……,k)的改进Hausdorff距离；通过公式(三)找出与Tx距离最短的轨迹模式类m：h(Tx,cm)＝min(h(Tx,ci))(i＝1,2,……,k)          公式(三)判断Tx满足下述公式(四)时则判定 表示第m个模式类的上近似集；m＝1,

2,……,k；

为各相邻轨迹模式类中心线之间的Hausdorff距离平均值，δ为设定的判定阈值；

Tx若不满足公式(四)，则根据公式(五)判断其是否属于Cm，，Cm表示第m个模式类的下近似集；

λ为判定阈值，1≤λ≤1.5。

5.根据权利要求1-4任意一项所述的一种车路协同异常行驶状况检测方法，其特征在于，对各轨迹模式类的粗糙集边界区域中保存的各条疑似异常轨迹采用KNN分类器进行异常确认和分类具体包括：计算第n条疑似异常轨迹Tn与所有轨迹模式中心线的改进Hausdorff距离并提取距离最近和次近的轨迹模式中心线，分别记为cnear1和cnear2；

提取Tn、cnear1和cnear2在车道方向上的最长公共范围子序列Tn0/0、 和对三个子序列进行q段平分并构造特征向量Fn如公式(六)：表示轨迹子序列 与轨迹模式中心线子序列 之间在第1分段内的改进Hausdorff距离；

根据公式(七)计算Fn与各事件的先验样本Fc特征向量之间的距离：事件包括正常换道事件、跨车道行驶事件和应急车道/路肩行驶事件；c为先验样本号且满足c＝1,2,……,C，C为先验样本集的大小；

确定待分类样本Fn与各事件的K近邻先验样本子集；

基于K近邻先验样本子集中的各类样本数来计算各轨迹模式类别的判别函数值：gs(Fn)＝κs，s＝1、2........S；           公式(八)S为事件类别总数，κn为K近邻先验样本子集中的第s类样本的数量；

采用公式(九)来确定待分类样本Fn的事件类别归属：P＝argmaxgs(Fn)          公式(九)。

6.一种车路协同异常行驶状况检测系统，其特征在于，包括：采集模块，配置用于采集检测路段的车辆视频；

轨迹提取模块，从车辆视频中提取车辆行驶轨迹信息；

计算模块，配置用于根据权利要求1-5任意一项所述的检测方法：基于场景活动图确定各轨迹模式中心线的初始值，作为各轨迹模式的初始聚类中心；

基于粗糙K均值聚类法和提取的车辆行驶轨迹信息对各轨迹模式进行增量学习直至各轨迹模式中心线无明显变化；

确定提取车辆行驶轨迹信息的上、下近似集归属；

对各轨迹模式类的粗糙集边界区域中保存的各条疑似异常轨迹，采用KNN分类器进行异常确认和分类；

报警输出模块，配置用于在所述计算模块确认到异常行驶轨迹后触发报警，并输出异常行驶轨迹的事件类型及与异常行驶轨迹对应的车辆信息。

7.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如权利要求1-5任意一项所述的检测方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-5任意一项所述的检测方法的步骤。