1.一种驾驶员异常行为状态的智能图像分析方法，其特征在于，包括：
摄像装置对机车驾驶室内的驾驶员进行图像采集，对机车驾驶室内的驾驶员图像采集主要采集驾驶员的人脸图像、手上动作图像、驾驶位置图像和驾驶员大幅度的动作图像；
图像分析设备对采集的图像进行智能分析计算，通过智能分析计算，解析驾驶员的驾驶状态，建立驾驶员规范操作模型，所述驾驶员规范操作模型包括规范动作的机车驾驶员状态模型和不规范动作的机车驾驶员状态模型；
将采集图像与机车驾驶员状态模型比对，检索不规范动作的视频图像和事件点图片，通过逐帧比对检索分析的方法，识别出机车驾驶员在驾驶过程中的每一个不规范动作，设定检索视频图像时间阈值，自动检索出不规范动作的检索视频图像时间阈值内的视频图像，对于机车驾驶员在驾驶过程中的每一个不规范动作，自动采集不规范动作的事件点图片；
分析主机判断驾驶员处于不规范的驾驶状态时进行声光告警；
将不规范动作视频图像、事件点图片及事件日志，生成不规范动作视频文件数据库。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述不规范动作的机车驾驶员状态模型包括：
驾驶员玩手机的状态模型，是指驾驶员双手或单手处于持手机状态，眼睛脱离机车行驶正前方，并超过设定时间阈值的状态；
驾驶员长时间不动、假寐的状态模型，是指驾驶员眼睛闭合、身体保持静止，并超过设定时间阈值的状态；
驾驶员离岗状态模型，是指驾驶员离开驾驶员座位超过设定时间阈值的状态；
驾驶员大幅度动作状态模型，是指驾驶员身体大幅度扭曲、眼睛脱离机车行驶正前方，并超过设定时间阈值的状态。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设定检索视频图像时间阈值可以自定义。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将不规范动作视频图像、事件点图片及事件日志，生成不规范动作视频文件数据库包括：
事件名称、事件时间、事件发生的车型车次、事件图片的文件名、源文件名，数据库采用标准数据库。
5.一种驾驶员异常行为状态的告警系统，其特征在于，包括：图像采集器、电源设备、分析主机、存储设备、告警输出模块；
所述图像采集器用于采集机车驾驶室内驾驶员的图像信息，所采集的驾驶员图像信息包括：驾驶员的人脸图像、手上动作图像、驾驶位置图像和驾驶员大幅度的动作图像；
所述电源设备为分析主机提供电力供应；
所述分析主机通过对图像采集器采集的视频图像与驾驶员规范操作模型的视频图像进行逐帧对比，分析驾驶员的不规范动作，并自动检索不规范动作的视频图像，采集不规范动作的事件点图片，对不规范动作进行告警，对不规范动作的视频图像、事件点图片及事件日志；
所述存储设备对分析主机生成的视频文件进行存储；
所述告警输出模块是接收分析主机对采集的视频图像进行自动分析计算结果，判断驾驶员是否处于不规范的驾驶状态，对于不规范的驾驶状态，进行声光告警。
所述图像采集器采集到驾驶员视频图像以后，将视频图像发送至分析主机，分析主机对采集的视频图像进行自动分析计算，判断驾驶员是否处于不规范的驾驶状态，对不规范的驾驶状态，进行告警，并自动检索不规范动作的视频图像，采集不规范动作的事件点图片，对不规范动作的视频图像、事件点图片及事件日志以后，上传至存储设备，电源设备为分析主机提供电力供应。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述驾驶员规范操作模型包括：规范动作的机车驾驶员状态模型和不规范动作的机车驾驶员状态模型；
所述不规范动作的机车驾驶员状态模型包括：
驾驶员玩手机的状态模型，是指驾驶员双手或单手处于持手机状态，眼睛脱离机车行驶正前方，并超过设定时间阈值的状态；
驾驶员长时间不动、假寐的状态模型，是指驾驶员眼睛闭合、身体保持静止，并超过设定时间阈值的状态；
驾驶员离岗状态模型，是指驾驶员离开驾驶员座位超过设定时间阈值的状态；
驾驶员大幅度动作状态模型，是指驾驶员身体大幅度扭曲、眼睛脱离机车行驶正前方，并超过设定时间阈值的状态。
7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述对不规范动作的视频图像、事件点图片及事件日志包括：
事件名称、事件时间、事件发生的车型车次、事件图片的文件名、源文件名。