1.一种双目adas摄像头脏污检测的方法，其特征在于，包括步骤c：判断两个摄像头的图像是否相对一致，若是，则无脏污。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进行步骤c的判断结果若为否，则进行步骤d：判断脏污图像帧数是否大于阈值2，若是，则判断为有脏污，若否，则判断为无脏污。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤c包括顺序进行的如下步骤：
步骤c1：判断结构相似性，若结构相似性判断有脏污，则进行步骤d，否则进行步骤c2；
步骤c2：进行灰度对比，若灰度对比判断有脏污，则进行步骤d，否则判断为无脏污。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤c1中，计算结构相似性ssim：
ssim(x,y)＝[l(x,y)]α·[c(x,y)]β·[s(x,y)]γ(1)
其中，参与对比的左右图像分别为x、y，α、β、γ为常数，均大于0，
图像照明度对比部分：
图像对比度比较部分：
图像结构比较部分：
其中，μx为图像x所有像素均值，μy为图像y所有像素均值；δx为图像x像素值的标准差，δy为图像y像素值的标准差；
根据ssim的计算结果进行判断，若不大于预设阈值，则为有脏污。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤c2中，对于同一时刻左摄像头和右摄像头的图像，将左图像分成m*n个均等的矩形区域，右图像也分成同样的m*n个均等的矩形区域，
1)计算左右图像每个矩形区域的平均灰度，分别得到左图像平均灰度矩阵gridvalueaverleft[m][n]和右图像平均灰度矩阵gridvalueaverright[m][n]，
2)计算左右图像平均灰度矩阵差，
gridvalueaverdiff[m][n]＝|gridvalueaverleft[m][n]-gridvalueaverright[m][n]|，
3)计算平均灰度矩阵差的所有元素权重和：
将平均灰度矩阵差gridvalueaverdiff[m][n]中的各个元素与权重矩阵weight[m][n]中各个元素对应位置相乘后各个值相加后得到权重和，即
其中，权重矩阵weight[m][n]为根据车载要求，对于图像中碰撞区域权重设置大一些，其他边缘区域权重小一些，权重矩阵中所有元素的和为1，即
4)计算左右图像整体的平均灰度差graydiff：
graydiff＝|mean(l)-mean(r)|(6)
其中，l代表左图，r代表右图，mean代表对全图灰度值取平均的平均值，
5)对于以下条件：
a.graydiff大于阈值1；
b.gridweightsum大于阈值2；
c.gridweightsum与graydiff差值的绝对值大于阈值3，
若a、b、c同时满足，则判断为有脏污，否则无脏污。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在进行步骤c之前，进行如下步骤：
步骤a：判断车辆是否处于运动状态，若是，则进行步骤b，若否，则不进行处理；
步骤b：判断运动帧数是否大于阈值1，若是，则认为当前车辆在运动中，进行步骤c，若否，则不进行处理。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤a采用帧差法分别对左右摄像头拍摄的图像进行运动检测，若左右摄像头至少有一个被判断为处于运动状态，则车辆处于运动状态，所述帧差法包括如下步骤：
1)计算像素的差分：
fd(x,y)＝|f(x,y,t1)-f(x,y,t2)|(7)
其中f(x,y,t1)和f(x,y,t2)分别为在t1和t2时刻采集的两幅图像的对应像素，
2)对像素的差分做阈值处理，得到以下结果：
fout(x,y)＝1的像素就是像素的差分大于强度变化阈值t的像素，即运动像素，当运动像素的数量大于预设的数量阈值，则判断当前图像处于运动状态，该摄像头处于运动状态。
8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤a通过获取车辆速度信息来判断，若根据车辆速度判断车辆非静止，则车辆处于运动状态。
9.一种存储设备，其特征在于，其中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行：
步骤a：判断车辆是否处于运动状态，若是，则进行步骤b，若否，则不进行处理；
步骤b：判断运动帧数是否大于阈值1，若是，则认为当前车辆在运动中，进行步骤c，若否，则不进行处理；
步骤c：判断两个摄像头的图像是否相对一致，若是，则无脏污，若否，则进行步骤d，所述步骤c包括：
步骤c1：判断结构相似性，若结构相似性判断有脏污，则进行步骤d，否则进行步骤c2；
步骤c2：进行灰度对比，若灰度对比判断有脏污，则进行步骤d，否则判断为无脏污；
步骤d：判断脏污图像帧数是否大于阈值2，若是，则判断为有脏污，若否，则判断为无脏污。
10.一种带有双目立体相机的汽车，其特征在于，具有：
处理器，适于实现各指令；以及
存储设备，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行：
步骤a：判断车辆是否处于运动状态，若是，则进行步骤b，若否，则不进行处理；
步骤b：判断运动帧数是否大于阈值1，若是，则认为当前车辆在运动中，进行步骤c，若否，则不进行处理；
步骤c：判断两个摄像头的图像是否相对一致，若是，则无脏污，若否，则进行步骤d，所述步骤c包括：
步骤c1：判断结构相似性，若结构相似性判断有脏污，则进行步骤d，否则进行步骤c2；
步骤c2：进行灰度对比，若灰度对比判断有脏污，则进行步骤d，否则判断为无脏污；
步骤d：判断脏污图像帧数是否大于阈值2，若是，则判断为有脏污，若否，则判断为无脏污。