1.一种自动驾驶车辆的车道偏离预警系统，其特征在于，包括偏离预警平台，所述偏离预警平台通信连接有偏离分析模块、偏离预警模块、异常分析模块以及存储模块；

所述偏离分析模块用于对自动驾驶车辆进行车道偏离分析：将自动驾驶车辆标记为分析对象，生成分析周期，将分析周期分割为若干个分析时段，在分析时段内通过安装在车辆侧面的摄像头对车道进行斜向拍摄并将拍摄到的图像标记为分析图像，获取分析图像的辅助参数；将分析时段中分析图像的辅助参数通过偏离预警平台实时发送至偏离预警模块；

所述偏离预警模块用于通过车道区域的辅助参数对自动驾驶车辆的车道偏离状态进行监测分析，获取分析对象在分析时段中的偏离系数PL并通过偏离系数PL的数值对分析对象在分析时段内的偏离状态是否异常进行判定；

所述异常分析模块用于对自动驾驶车辆的偏离状态异常因素进行分析：获取异常时段内的雾气数据WQ、雨量数据YL以及风力数据FL并进行数值计算得到环异系数HY，通过环异系数HY的数值大小对分析对象的偏离状态异常因素进行标记；

分析对象在分析时段内的偏离系数PL的获取过程包括：将分析时段内所有分析图像中车道区域长度值的最大值与最小值分别标记为长大值与长小值，将分析时段内所有分析图像中车道区域夹角值的最大值与最小值分别标记为夹大值与夹小值，将长大值与长小值的差值标记为长差值CC，将夹大值与夹小值的差值标记为夹差值JC；通过对长差值CC与夹差值JC进行数值计算得到分析对象在分析时段内的偏离系数PL。

2.根据权利要求1所述的一种自动驾驶车辆的车道偏离预警系统，其特征在于，分析图像的辅助参数的获取过程包括：将分析图像的对比度调节至预设标准对比度，将分析图像放大为像素格图像并进行灰度变换，通过存储模块获取到灰度范围，将灰度值位于灰度范围之内的像素格标记为车道格，将分析图像划分为若干个车道区域，车道区域内的像素格均为车道格，且与车道区域相邻的像素格均不为车道格；将车道区域的中心点与分析图像的中心点进行连线得到辅助线，将辅助线延长线与分析图像底边所形成锐角的角度值标记为车道区域的夹角值，由车道区域的夹角值与辅助线的长度值构成车道区域的辅助参数。

3.根据权利要求2所述的一种自动驾驶车辆的车道偏离预警系统，其特征在于，对分析对象在分析时段内的偏离状态是否异常进行判定的具体过程包括：通过存储模块获取到偏离阈值PLmax，将分析对象在分析时段内的偏离系数PL与偏离阈值PLmax进行比较：若偏离系数PL大于等于偏离阈值PLmax，则判定分析对象在分析时段内的偏离状态异常，将对应的分析时段标记为异常时段，对异常时段进行异常特征分析，同时生成驾驶异常信号并将驾驶异常信号通过偏离预警平台发送至车载显示屏以及驾驶人员的手机终端；若偏离系数PL小于偏离阈值PLmax，则判定分析对象在分析时段内的偏离状态正常，将对应的分析时段标记为正常。

4.根据权利要求3所述的一种自动驾驶车辆的车道偏离预警系统，其特征在于，对异常时段进行异常特征分析的具体过程包括：由异常时段内所有分析图像中车道区域的长度值构成长度集合，对长度集合进行方差计算得到长幅值CF，由异常时段内所有分析图像中车道区域的夹角值构成夹角集合，对夹角集合进行方差计算得到夹幅值JF，通过对长幅值CF与夹幅值JF进行数值计算得到异常时段的偏幅系数PF；通过存储模块获取到偏幅阈值PFmax，将偏幅系数PF与偏幅阈值PFmax进行比较并通过比较结果对异常时段的异常特征进行标记。

5.根据权利要求4所述的一种自动驾驶车辆的车道偏离预警系统，其特征在于，将偏幅系数PF与偏幅阈值PFmax进行比较的具体过程包括：若偏幅系数PF小于偏幅阈值PFmax，则将异常时段的异常特征标记为偏离，生成异常分析信号并将异常分析信号发送至异常分析模块；若偏幅系数PF大于等于偏幅阈值PFmax，则将异常时段的异常特征标记为失控，生成系统优化信号并将系统优化信号发送至管理人员的手机终端。

6.根据权利要求5所述的一种自动驾驶车辆的车道偏离预警系统，其特征在于，雾气数据WQ为异常时段内的雾气浓度最大值，雨量数据YL为异常时段内的降雨量，风力数据FL为异常时段内的自动驾驶车辆外部的风力最大值。

7.根据权利要求1所述的一种自动驾驶车辆的车道偏离预警系统，其特征在于，对分析对象的偏离状态异常因素进行标记的具体过程包括：通过存储模块获取到环异阈值HYmax，将环异系数HY与环异阈值HYmax进行比较：若环异系数HY小于环异阈值HYmax，则判定自动驾驶车辆的偏离状态异常因素为系统故障，生成系统升级信号并将系统升级信号通过偏离预警平台发送至管理人员的手机终端；若环异系数HY大于等于环异阈值HYmax，则判定自动驾驶车辆的偏离状态异常因素为环境影响，生成环境异常信号并将环境异常信号通过偏离预警平台发送至车载显示屏以及驾驶人员的手机终端。