1.基于改进KSC-YOLOV5的夜间车辆目标检测方法，其特征在于，包括：获取夜间行车图像；

基于改进KSC-YOLOV5模型，对夜间行车图像进行车辆目标检测，得到夜间行车图像中车辆目标所处区域；

基于夜间行车图像中车辆目标所处区域，对车辆驾驶者进行提醒；

对于改进KSC-YOLOV5模型，首先在原始的YOLOV5模型网络结构的Backbone层中引入注意力机制SKAttention，通过生成具有不同卷积核大小的多个路径，对应的神经元具备不同感受野大小；其次，再使用内容感知特征重组CARAFE替换模型原始的YOLOV5模型网络结构的上采样算子；最后，将SIOU作为损失函数，引入真实框和预测框之间的向量角度；

获取夜间行车图像，包括：

获取车辆的行驶位置、行驶方向；

基于车辆的行驶位置、行驶方向，从城市地图中确定车辆驾驶者的必要视野范围；

获取车辆的行驶位置周边预设距离范围内的城市灯光信息；

将城市灯光信息映射进城市地图中；

从城市灯光信息映射进后的城市地图中将必要视野范围划分成多个局部视野范围，并确定各个局部视野范围各自的灯光环境评价值；

从图像获取频率库中确定各个局部视野范围各自的灯光环境评价值各自对应的图像获取频率；

基于各个局部视野范围各自的灯光环境评价值各自对应的图像获取频率，生成夜间行车图像获取方案；

基于夜间行车图像获取方案，获取夜间行车图像。

2.如权利要求1所述的基于改进KSC-YOLOV5的夜间车辆目标检测方法，其特征在于，所述基于车辆的行驶位置、行驶方向，从城市地图中确定车辆驾驶者的必要视野范围，包括：在城市地图中以车辆的行驶位置为圆心、预设半径长度长为半径，确定第一地面圆形范围；

确定第一地面圆形范围内的第一半圆范围；由圆心出发向车辆的行驶方向的射线平分第一半圆范围；

确定第一半圆范围内的非车辆落脚区域；

从第一半圆范围内确定待分割扇形区域范围；非车辆落脚区域在待分割扇形区域内，待分割扇形区域范围的两条半径边与从圆心出发向非车辆落脚区域作的两条切线重合；

将第一半圆范围内除待分割扇形区域范围之外的其他区域范围以及第一地面圆形范围中除第一半圆范围之外的第二半圆范围作为车辆驾驶者的必要视野范围。

3.如权利要求2所述的基于改进KSC-YOLOV5的夜间车辆目标检测方法，其特征在于，所述从城市灯光信息映射进后的城市地图中将必要视野范围划分成多个局部视野范围，并确定各个局部视野范围各自的灯光环境评价值，包括：从城市地图中确定城市灯光信息映射进形成的灯光影响范围；

确定灯光影响范围落入必要视野范围的局部影响范围；

在必要视野范围中从圆心出发向局部影响范围作两条切线，从圆心出发向局部影响范围作的两条切线与必要视野范围的半径边将必要视野范围划分成多个扇形区域，每一扇形区域作为一个局部视野范围；

依次遍历每一局部视野范围；

每次遍历时，对遍历到的局部视野范围中的局部影响范围、与遍历到的扇形区域相邻的其他局部视野范围中的局部影响范围、与遍历到的扇形区域相邻的其他局部视野范围中的局部影响范围与遍历到的局部视野范围之间的相对位置关系进行特征提取，获得多个特征值；

基于多个特征值，构建遍历到的局部视野范围的灯光影响特征向量；

从评价值库中确定灯光影响特征向量对应的灯光环境评价值。

4.如权利要求1所述的基于改进KSC-YOLOV5的夜间车辆目标检测方法，其特征在于，所述基于各个局部视野范围各自的灯光环境评价值各自对应的图像获取频率，生成夜间行车图像获取方案，包括：获取车辆的拍摄空间-图像获取频率表；

从拍摄空间-图像获取频率表中确定局部视野范围对应的拍摄空间，在拍摄空间-图像获取频率表中将拍摄空间对应的频率值修改为对应的图像获取频率；

基于频率值修改为对应的图像获取频率的拍摄空间-图像获取频率表，确定夜间行车图像获取方案。

5.基于改进KSC-YOLOV5的夜间车辆目标检测系统，其特征在于，包括：图像获取模块，用于获取夜间行车图像；

目标检测模块，用于基于改进KSC-YOLOV5模型，对夜间行车图像进行车辆目标检测，得到夜间行车图像中车辆目标所处区域；

提醒模块，用于基于夜间行车图像中车辆目标所处区域，对车辆驾驶者进行提醒；

对于改进KSC-YOLOV5模型，首先在原始的YOLOV5模型网络结构的Backbone层中引入注意力机制SKAttention，通过生成具有不同卷积核大小的多个路径，对应的神经元具备不同感受野大小；其次，再使用内容感知特征重组CARAFE替换模型原始的YOLOV5模型网络结构的上采样算子；最后，将SIOU作为损失函数，引入真实框和预测框之间的向量角度；

所述图像获取模块，用于获取夜间行车图像，包括：

获取车辆的行驶位置、行驶方向；

基于车辆的行驶位置、行驶方向，从城市地图中确定车辆驾驶者的必要视野范围；

获取车辆的行驶位置周边预设距离范围内的城市灯光信息；

将城市灯光信息映射进城市地图中；

从城市灯光信息映射进后的城市地图中将必要视野范围划分成多个局部视野范围，并确定各个局部视野范围各自的灯光环境评价值；

从图像获取频率库中确定各个局部视野范围各自的灯光环境评价值各自对应的图像获取频率；

基于各个局部视野范围各自的灯光环境评价值各自对应的图像获取频率，生成夜间行车图像获取方案；

基于夜间行车图像获取方案，获取夜间行车图像。

6.如权利要求5所述的基于改进KSC-YOLOV5的夜间车辆目标检测系统，其特征在于，所述基于车辆的行驶位置、行驶方向，从城市地图中确定车辆驾驶者的必要视野范围，包括：在城市地图中以车辆的行驶位置为圆心、预设半径长度长为半径，确定第一地面圆形范围；

确定第一地面圆形范围内的第一半圆范围；由圆心出发向车辆的行驶方向的射线平分第一半圆范围；

确定第一半圆范围内的非车辆落脚区域；

从第一半圆范围内确定待分割扇形区域范围；非车辆落脚区域在待分割扇形区域内，待分割扇形区域范围的两条半径边与从圆心出发向非车辆落脚区域作的两条切线重合；

将第一半圆范围内除待分割扇形区域范围之外的其他区域范围以及第一地面圆形范围中除第一半圆范围之外的第二半圆范围作为车辆驾驶者的必要视野范围。

7.如权利要求6所述的基于改进KSC-YOLOV5的夜间车辆目标检测系统，其特征在于，所述从城市灯光信息映射进后的城市地图中将必要视野范围划分成多个局部视野范围，并确定各个局部视野范围各自的灯光环境评价值，包括：从城市地图中确定城市灯光信息映射进形成的灯光影响范围；

确定灯光影响范围落入必要视野范围的局部影响范围；

在必要视野范围中从圆心出发向局部影响范围作两条切线，从圆心出发向局部影响范围作的两条切线与必要视野范围的半径边将必要视野范围划分成多个扇形区域，每一扇形区域作为一个局部视野范围；

依次遍历每一局部视野范围；

每次遍历时，对遍历到的局部视野范围中的局部影响范围、与遍历到的扇形区域相邻的其他局部视野范围中的局部影响范围、与遍历到的扇形区域相邻的其他局部视野范围中的局部影响范围与遍历到的局部视野范围之间的相对位置关系进行特征提取，获得多个特征值；

基于多个特征值，构建遍历到的局部视野范围的灯光影响特征向量；

从评价值库中确定灯光影响特征向量对应的灯光环境评价值。

8.如权利要求5所述的基于改进KSC-YOLOV5的夜间车辆目标检测系统，其特征在于，所述基于各个局部视野范围各自的灯光环境评价值各自对应的图像获取频率，生成夜间行车图像获取方案，包括：获取车辆的拍摄空间-图像获取频率表；

从拍摄空间-图像获取频率表中确定局部视野范围对应的拍摄空间，在拍摄空间-图像获取频率表中将拍摄空间对应的频率值修改为对应的图像获取频率；

基于频率值修改为对应的图像获取频率的拍摄空间-图像获取频率表，确定夜间行车图像获取方案。