1.一种基于改进KSC-YOLOV5的夜间车辆目标检测的制动控制方法，其特征在于，包括：依据车辆夜间行驶的当前行车环境，构建行车模拟空间；

将当前的行车环境中车辆拍摄的车前图像输入改进KSC-YOLOV5模型中进行目标检测；

依据目标检测结果，控制距离测量装置动作，获取距离测量数据；

依据目标检测结果和距离测量数据，在行车模拟空间中构建干涉目标模型；

对干涉目标模型的行为进行分析，依据分析结果发出制动提醒和/或控制车辆制动；

其中，行为分析步骤包括：

依据前一时刻和当前时刻的干涉目标模型的位置变化，分析出干涉目标模型的移动方向；

基于当前时刻的干涉目标模型与移动方向，对干涉目标模型的轨迹进行预测；

确定预测的轨迹与车辆的轨迹是否发生交汇，当发生交汇时，输出制动提醒；

基于预设的轨迹，确定干涉目标模型是否会与车辆对应的车辆模型碰撞，当会时，控制车辆制动；

行为分析步骤还包括：

将依据前一时刻和当前时刻的干涉目标模型的位置变化，分析出干涉目标模型的移动方向和移动速度，作为前一时刻的移动参数；

依据车辆的定位和各个时刻的干涉目标模型与车辆相对位置，确定各个时刻的干涉目标模型在预先配置的路况数据分布图中的位置并以此调取对应的路况数据；路况数据包括：路面类型、路面平整情况；

提取各个时刻对应的车前图像中干涉目标模型对应的目标所对应的路况区域图像，输入预先配置的路况分析模型，获取实时路况数据；实时路况数据包括：是否存在障碍物、障碍物尺寸参数；

依据前N个时刻内各个时刻的移动参数、对应的调取的路况数据和实时路况数据，构建用于目标稳定性分析的分析数据集；

将分析数据集与预先配置的行为分析库中的各个行为分析结果相关联的标准数据集匹配；

提取与分析数据集匹配的标准数据集相关联的行为分析结果；

从行为分析结果中确定出车前图像中其他车辆的行为，当行为分析结果为车辆失控或稳定性差时，进行制动控制；

其中，提取路况区域图像的规则为将移动方向映射至车前图像中，确定中心偏移向量；依据中心偏移向量与车前图像中干涉目标模型对应的图像区域的中心确定路况区域图像的中心；

其中，提取路况区域图像的规则为将移动方向映射至车前图像中，确定中心偏移向量，采用移动方向的方向向量的坐标，查询预先与各个车前图像对应配置的坐标转换表，查询转换为图像内的二维坐标，以此获得中心偏移向量；在坐标转换表中移动方向对应的方向向量与中心偏移向量对应关联。

2.根据权利要求1所述的基于改进KSC-YOLOV5的夜间车辆目标检测的制动控制方法，其特征在于，行车模拟空间的构建步骤如下：依据车辆的定位信息，从道路信息存储库中调取车辆所在的道路的道路参数；

依据道路参数，从模拟空间确定库中调取行车模拟空间参数和初始模型空间模板；

依据调取的行车模拟空间参数和初始模型空间模板，构建行车模拟空间。

3.根据权利要求1所述的基于改进KSC-YOLOV5的夜间车辆目标检测的制动控制方法，其特征在于，改进KSC-YOLOV5模型包括：SPPF模块。

4.根据权利要求1所述的基于改进KSC-YOLOV5的夜间车辆目标检测的制动控制方法，其特征在于，改进KSC-YOLOV5模型的Neck模块包括：路径聚合网络和特征金字塔网络。

5.根据权利要求1所述的基于改进KSC-YOLOV5的夜间车辆目标检测的制动控制方法，其特征在于，改进KSC-YOLOV5模型采用SIOU损失函数，损失函数的公式如下：式中，SIOUloss表示SIOU损失函数；IOU表示IOU损失；Δ为考虑角度损失条件下的距离损失；Ω表示形状损失；B和BGT分别表示真实边界框的面积和预测边界框的面积。

6.根据权利要求1所述的基于改进KSC-YOLOV5的夜间车辆目标检测的制动控制方法，其特征在于，距离测量装置的控制步骤如下：采用预设的特征提取模板，对目标检测结果进行特征提取，以提取的特征生成分析数据集；

基于分析数据集和预先配置的控制参数确定库，确定控制参数。

7.一种基于改进KSC-YOLOV5的夜间车辆目标检测的制动控制系统，其特征在于，包括：空间构建单元、目标检测单元、测距单元、目标构建单元和行为分析单元；

其中，空间构建单元依据车辆夜间行驶的当前行车环境，构建行车模拟空间；目标检测单元将当前的行车环境中车辆拍摄的车前图像输入改进KSC-YOLOV5模型中进行目标检测；测距单元依据目标检测结果，控制距离测量装置动作，获取距离测量数据；目标构建单元依据目标检测结果和距离测量数据，在行车模拟空间中构建干涉目标模型；行为分析单元对干涉目标模型的行为进行分析，依据分析结果发出制动提醒和/或控制车辆制动；

其中，行为分析单元执行如下操作：

依据前一时刻和当前时刻的干涉目标模型的位置变化，分析出干涉目标模型的移动方向；

基于当前时刻的干涉目标模型与移动方向，对干涉目标模型的轨迹进行预测；

确定预测的轨迹与车辆的轨迹是否发生交汇，当发生交汇时，输出制动提醒；

基于预设的轨迹，确定干涉目标模型是否会与车辆对应的车辆模型碰撞，当会时，控制车辆制动；

行为分析单元还执行如下操作：

将依据前一时刻和当前时刻的干涉目标模型的位置变化，分析出干涉目标模型的移动方向和移动速度，作为前一时刻的移动参数；

依据车辆的定位和各个时刻的干涉目标模型与车辆相对位置，确定各个时刻的干涉目标模型在预先配置的路况数据分布图中的位置并以此调取对应的路况数据；路况数据包括：路面类型、路面平整情况；

提取各个时刻对应的车前图像中干涉目标模型对应的目标所对应的路况区域图像，输入预先配置的路况分析模型，获取实时路况数据；实时路况数据包括：是否存在障碍物、障碍物尺寸参数；

依据前N个时刻内各个时刻的移动参数、对应的调取的路况数据和实时路况数据，构建用于目标稳定性分析的分析数据集；

将分析数据集与预先配置的行为分析库中的各个行为分析结果相关联的标准数据集匹配；

提取与分析数据集匹配的标准数据集相关联的行为分析结果；

从行为分析结果中确定出车前图像中其他车辆的行为，当行为分析结果为车辆失控或稳定性差时，进行制动控制；

其中，提取路况区域图像的规则为将移动方向映射至车前图像中，确定中心偏移向量；依据中心偏移向量与车前图像中干涉目标模型对应的图像区域的中心确定路况区域图像的中心；

其中，提取路况区域图像的规则为将移动方向映射至车前图像中，确定中心偏移向量，采用移动方向的方向向量的坐标，查询预先与各个车前图像对应配置的坐标转换表，查询转换为图像内的二维坐标，以此获得中心偏移向量；在坐标转换表中移动方向对应的方向向量与中心偏移向量对应关联。

8.根据权利要求7所述的基于改进KSC-YOLOV5的夜间车辆目标检测的制动控制系统，其特征在于，空间构建单元执行如下操作：依据车辆的定位信息，从道路信息存储库中调取车辆所在的道路的道路参数；

依据道路参数，从模拟空间确定库中调取行车模拟空间参数和初始模型空间模板；

依据调取的行车模拟空间参数和初始模型空间模板，构建行车模拟空间。

9.根据权利要求7所述的基于改进KSC-YOLOV5的夜间车辆目标检测的制动控制系统，其特征在于，距离测量装置的控制步骤如下：采用预设的特征提取模板，对目标检测结果进行特征提取，以提取的特征生成分析数据集；

基于分析数据集和预先配置的控制参数确定库，确定控制参数。