1.一种基于大数据的高速公路用特种车辆监控方法，其特征在于，包括：

步骤一、特种车辆到达高速公路服务区后，进入危险品车辆检查区内进行机检；检查区停车位置前端安装的智能摄像机，自动识别车牌，抓取危险品车辆全景图、驾驶人照片，并将车牌、全景图和驾驶人照片实时传送给后台，后台生成包含以上信息的二维码推送至安装在检查区前端的自助提示大屏，提醒驾驶员扫描二维码进行自检；

步骤二、驾乘人员使用微信扫描二维码，关注公众号后自动跳转至扫描自检页面，输入车牌号码、驾驶人姓名、身认证号码、运输货品、监控系统抓拍的车辆图片信息后，提交至后台审核；

步骤三、后台管理人员根据车辆驾乘人员提交的自检信息，配合远程视频监控审查无误后，向检查区前的道闸发送开启信号，确认放行；反之，限制车辆继续通行；

所述步骤一中特种车辆选择进入的高速公路服务区由驾驶人员根据驾驶情况、车辆情况自行判断或根据收到的待检查提示信息而定，当驾驶人员感觉到疲劳需要休息或感觉到车辆异常需要查看时，则根据导航上的高速公路服务区的分布情况选择进入离车辆最近的高速公路服务区；当驾驶人员看到车辆内的终端设备收到的待检查提示信息时，则根据提示信息进入指定的高速公路服务区，所述终端设备收到的待检查提示信息由高速公路管理控制中心发出，高速公路管理控制中心发出提示信息的过程具体包括：S1、建立特种车辆特征信息库，特种车辆特征包括特种车辆的基本属性特征、终端设备信息、驾驶员信息和行车轨迹记录；

S2、建立高速公路检查区信息库，获取最新的配备有检查区的高速公路服务区信息和坐标信息；

S3、基于大数据分析的危险车辆特征提取，利用大数据分析对高速公路上发生事故的危险品车辆特征进行提取；

S4、高速公路管理控制中心根据车辆驶入高速进口的时间，特种车辆的类型，结合行车轨迹记录、高速公路检查区坐标信息和危险车辆特征，当满足发送待检查提示信息条件时，向车辆上的终端设备发送提示信息。

2.根据权利要求1所述一种基于大数据的高速公路用特种车辆监控方法，其特征在于，所述步骤S4中发送待检查提示信息的场景有：场景一、车辆在高速公路上连续行驶满3‑3.5小时；

场景二、车辆行驶路段前方发生事故，事故现场还未清理完；

场景三、车辆连续多次被检测到超速行驶或驶入高速前有多次违章；

场景四、天气恶劣，包括温度持续过高、出现暴雨、降雪或冰雹。

3.根据权利要求1所述一种基于大数据的高速公路用特种车辆监控方法，其特征在于，所述步骤二中驾乘人员提交的信息还包括车辆的基础检查信息，基础检查信息包括各个轮胎的照片，车辆后方的照片，车辆左、右两侧的照片，以及车厢重点部位的图片。

4.根据权利要求1所述一种基于大数据的高速公路用特种车辆监控方法，其特征在于，所述步骤二中驾乘人员提交的信息还包括车辆的异常情况说明，包括行车过程中是否有异常声响、是否有异味及是否有危险车辆特征。

5.根据权利要求1所述一种基于大数据的高速公路用特种车辆监控方法，其特征在于，所述步骤三中，若检查发现问题，则向相应的高速公路服务区发送人员核验指令，待人员核验合格后，方可驶出检查区。

6.根据权利要求1所述一种基于大数据的高速公路用特种车辆监控方法，其特征在于，所述步骤三种确认放行后的车辆应及时驶出检查位，进入停车位停放休息，待满足休息时长后再驶入高速公路。