技术特征：
1.一种车辆中的数据收集和处理装置，其特征在于，所述数据收集和处理装置被构造为提供预测的事故警告和/或规避，所述装置包括：多个传感器中的至少一个以及到所述多个传感器的信号接口；存储器，所述存储器被构造为存储多个指令和预训练的模式识别算法；和处理器，所述处理器经由所述信号接口联接到所述多个传感器，并联接到所述存储器，其中所述处理器被构造为执行所述多个指令以：从所述多个传感器接收与当前车辆状况和当前驾驶员状况中的至少一个有关的实时数据，通过所述预训练的模式识别算法处理所述实时数据的至少一部分来预测涉及所述车辆的多个事故中的至少一个事故发生的可能性，如果所述可能性被预测为高于第一阈值但不高于第二阈值，则输出第一警告类型，并且如果所述可能性被预测为高于所述第二阈值，则输出第二警告类型和/或进行车辆规避机动。2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，其中，所述预训练的模式识别算法包括模式识别模块，使用先前收集的事件数据和先前收集的间隔数据来训练所述模式识别模块，所述先前收集的事件数据对应于与多个预限定事件中的至少一个相关联的收集数据，所述先前收集的间隔数据对应于以预定时间间隔收集的数据。3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，其中，在与所述多个预限定事件中的至少一个的发生时间相对应的预定时间窗口上收集所述先前收集的事件数据。4.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，其中，所述先前收集的事件数据和所述先前收集的间隔数据中的至少一个是从由多个驾驶员驾驶的多个车辆收集的。5.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，其中，所述预训练的模式识别算法被构造为使用与多个已知事件中的至少一个相对应的一组目标值，对所接收到的所述实时数据执行模式识别操作。6.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，其中，所述第二警告类型包括以下中的至少一个：(i)以比所述第一警告类型更明显的方式照亮显示面板上的符号；(ii)以比所述第一警告类型更明显的方式从所述车辆的扬声器输出可听见的声音，以及(iii)提供触觉警告。7.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，其中，进行所述车辆规避机动包括以下中的至少一个：(i)控制所述车辆的制动踏板或制动系统，以避免或减轻所预测的涉及所述车辆的所述多个事故中的至少一个，(ii)控制所述车辆的方向盘和/或转向系统，以避免或减轻所预测的涉及所述车辆的所述多个事故中的至少一个，以及(iii)控制车辆节气门，加速器踏板或转向角，以避免或减轻所预测的涉及所述车辆的所述多个事故中的至少一个。8.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，其中，在经历数据库缩减操作之后，将所述预训练的模式识别算法从后端服务器移植到所述装置的所述存储器中。9.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，其中，所述实时数据进一步包括与环境状况和驾驶状况中的至少一个有关的实时数据。10.一种用于在车辆中提供预测的事故警告和规避的方法，其特征在于，所述方法包
括：通过车辆中的数据收集和处理装置从多个传感器接收与当前车辆状况和当前驾驶员状况中的至少一个有关的实时数据；通过存储在所述车辆的存储器中的预训练的模式识别算法处理所述实时数据的至少一部分，来预测涉及所述车辆的多个事故中的至少一个事故发生的可能性；如果所述可能性被预测为高于第一阈值但不高于第二阈值，则输出第一警告类型；并且如果所述可能性被预测为高于所述第二阈值，则输出第二警告类型和/或进行车辆规避机动。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，进一步包括使用先前收集的事件数据和先前收集的间隔数据来训练所述预训练的模式识别算法的模式识别模块，所述先前收集的事件数据对应于与多个预限定事件中的至少一个相关联的收集数据，所述先前收集的间隔数据对应于以预定时间间隔收集的数据。12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，其中，在与所述多个预限定事件中的至少一个的发生时间相对应的预定时间窗口上收集所述先前收集的事件数据。13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，其中，所述先前收集的事件数据和所述先前收集的间隔数据中的至少一个是从由多个驾驶员驾驶的多个车辆收集的。14.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，进一步包括通过所述预训练的模式识别算法，使用与多个已知事件中的至少一个相对应的一组目标值，对所接收到的所述实时数据执行模式识别操作。15.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，其中，所述第二警告类型包括以下中的至少一个：(i)以比所述第一警告类型更明显的方式照亮显示面板上的符号；(ii)以比所述第一警告类型更明显的方式从所述车辆的扬声器输出可听见的声音，以及(iii)提供触觉警告。16.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，其中，进行所述车辆规避机动包括以下中的至少一个：(i)控制所述车辆的制动踏板或制动系统，以避免或减轻所预测的涉及所述车辆的所述多个事故中的至少一个，(ii)控制所述车辆的方向盘和/或转向系统，以避免或减轻所预测的涉及所述车辆的所述多个事故中的至少一个，以及(iii)控制车辆节气门或加速器踏板，以避免或减轻所预测的涉及所述车辆的所述多个事故中的至少一个。17.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，进一步包括在经历数据库缩减操作之后，将所述预训练的模式识别算法从后端服务器移植到所述数据收集和处理装置的存储器中。18.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，其中，所述实时数据进一步包括与环境状况和驾驶状况中的至少一个有关的实时数据。