1.一种基于卷积神经网络的车库出车行人安全提示系统，其特征在于，基于卷积神经网络的车库出车行人安全提示系统包括：压力检测单元，影像获取单元，服务器，图像处理单元，行人安全提示触发单元，驱动单元，提示单元，存储单元和无线通信单元；所述提示单元包括：光照提示单元和语音提示单元；
压力检测单元和影像获取单元作为输入单元与服务器相连；服务器与图像处理单元、行人安全提示触发单元，无线通信单元和存储单元相连；服务器的输出端与驱动单元的输入端相连；驱动单元的输出端与光照提示单元和语音提示单元相连；
所述压力检测单元由多个压力传感器组成，压力检测单元放置在距离车库出口10-20米的车库内部道路位置；所述压力检测单元用于检测并判断是否有车辆即将从车库中驶出，若压力检测单元检测到当前的压力值发生变化并且当前的压力值大于预设的压力值时，则判断为有车辆即将从车库中驶出并产生摄像启动触发信号；
采用卷积神经网络，通过对大量的行人图片、车牌图片和车辆图片进行学习训练，获得行人模型、车牌模型和各种车辆模型；
影像获取单元：在车库出口顶端的位置固定安装三个摄像装置，分别为第一摄像装置、第二摄像装置和第三摄像装置；其中，第一摄像装置用于拍摄与车库出口相邻道路左侧的行人状况，第二摄像装置用于拍摄与车库出口相邻道路右侧的行人状况，第三摄像装置用于拍摄车库出口内部道路的车辆状况；三个摄像装置实时获取预设数量的连续的图像；所述摄像装置为非红外摄装置和红外摄装置的一种或者多种组合；
所述服务器用于数据处理；
所述图像处理单元包括：图像变形处理单元、行人检测单元和车辆检测单元；其中，行人检测单元包括：行人方向检测单元和行人距离检测单元；车辆检测单元包括：车辆方向检测单元和车牌号检测单元；
图像变形处理单元：对影像获取单元实时获取的预设数量的连续的图像进行变形处理；
行人检测单元：对图像变形处理单元处理后的连续的图像进行处理并判断图像中是否存在行人；通过对图像进行特征提取并与卷积神经网络训练得到的行人模型特征进行匹配，若图像中的行人特征与卷积神经网络训练得到的行人模型特征相匹配，则判断为图像中存在行人，然后对图像中的行人进行标记；
行人方向检测单元：对行人检测单元处理后的连续的图像进行计算并确定行人相对于车库出口的移动方向，进而确定行人是否即将靠近车库的出口位置；若行人相对于车库出口的移动速度为正时，表示行人即将靠近车库出口位置；
行人距离检测单元：对行人检测单元处理后的连续的图像进行计算以此确定行人相对于车库出口的距离；
车辆检测单元：对图像变形处理单元处理后的连续的图像进行处理并判断图像中是否存在车辆；通过对图像进行特征提取并与卷积神经网络训练得到的各种车辆模型特征进行匹配，若图像中车辆的特征与卷积神经网络训练得到的车辆模型特征相匹配，则判断为图像中存在车辆并对图像中的车辆进行标记；
车辆方向检测单元：对车辆检测单元处理后的连续的图像进行计算并确定车辆相对于车库出口的行驶方向，进而确定车辆是否即将从车库中驶出；在任意的两帧图像中，被车辆检测单元标记的车辆相对于车库出口距离的差值除以采集两帧图像的时间得到车辆相对于车库出口的移动速度，若车辆相对于车库出口的移动速度为正时，表示车辆即将从车库中驶出；
车牌号检测单元：对车辆检测单元标记的车辆进行处理，识别被标记车辆的车牌号；
行人安全提示触发单元：当行人检测单元检测到车库出口两侧有行人，同时行人方向检测单元检测到该行人朝向车库出口位置移动并且行人距离检测单元检测到该行人位于预设的安全距离范围之内时，行人安全提示触发单元执行行人安全提示操作和行人安全消息推送操作；
行人安全提示操作：服务器通过驱动单元调整靠近车库出口位置的第一提示灯、第二提示灯和第三提示灯的亮度、闪烁频率、颜色、开关状态或者语音播报中的一种或者多种方式对车库出口位置的车主进行安全提示和引导；
行人安全消息推送操作：服务器首先通过车牌号检测单元获取当前车辆的车牌号，然后根据当前车辆的车牌号读取存储单元中存储的车牌号-车载wifi_id对应表信息，以此确定当前车辆的车牌号所对应的车载wifi_id信息；然后，服务器通过无线通信单元与当前车辆的车载wifi设备进行无线通信，发送车库出口两侧的行人数据信息；当前车辆的车载wifi设备接收到无线通信单元发送来的数据信息后对数据信息进行解析，通过语音对车主进行提示；
所述驱动单元用于对光照提示单元和语音提示单元进行驱动；
所述光照提示单元包括：第一提示灯、第二提示灯、第三提示灯和导光板；每个提示灯分别固定在一个导光板中；所述提示灯为多色led灯；所述第一提示灯固定在距离车库出口5-10米的车库内部道路上面，所述第二提示灯固定在距离车库出口1-5米的车库内部左侧的墙壁上面，第三提示灯固定在距离车库出口1-5米的车库内部右侧的墙壁上面；所述光照提示单元通过调整提示灯的亮度、闪烁频率、颜色、开关状态对车库出口位置的车主进行灯光提示和引导；
所述语音提示单元包括：语音生成单元、音箱和语料库；所述音箱固定在第二提示灯和第三提示灯的正上方；所述语音提示单元通过语音播报对车库出口位置的车主进行语音提示和引导；
所述存储单元用于访问、存储车牌号-车载wifi_id对应表信息和通过卷积神经网络训练得到的行人模型、车牌模型和各种车辆模型信息；
所述无线通信单元为wifi模块，无线通信单元用于与车载wifi接收设备进行无线通信。
2.根据权利要求1中所述的基于卷积神经网络的车库出车行人安全提示系统，其特征在于，本发明的程序流程：
步骤s11：采用卷积神经网络，通过对大量的行人图片、车牌图片和车辆图片进行学习训练，获得行人模型、车牌模型和各种车辆模型；
步骤s12：距离车库出口10-20米的压力检测单元实时检测当前的压力值；
步骤s13：判断是否有车辆即将从车库中驶出；若压力检测单元检测到当前的压力值发生变化并且当前的压力值大于预设的压力值时，判断为有车辆即将从车库中驶出，此时，执行步骤s14；否则返回执行步骤s12；
步骤s14：在车库出口顶端固定安装的三个摄像装置被打开，三个摄像装置实时获取预设数量的连续的图像；其中，第一摄像装置用于拍摄与车库出口相邻道路左侧的行人状况，第二摄像装置用于拍摄与车库出口相邻道路右侧的行人状况，第三摄像装置用于拍摄车库出口内部道路的车辆状况；
步骤s15：通过图像变形处理单元对三个摄像装置实时获取的预设数量的连续的图像进行变形处理；
步骤s16：通过行人检测单元对图像变形处理单元处理后的图像进行处理并判断图像中是否存在行人；通过对图像进行特征提取并与卷积神经网络训练得到的行人模型特征进行匹配，若图像中的行人特征与卷积神经网络训练得到的行人模型特征相匹配，则判断为图像中存在行人，然后，执行步骤s17；否则，返回执行步骤s12；
步骤s17：首先，对图像中的行人进行标记，然后，通过行人方向检测单元计算并判断图像中被标记的行人的移动方向，通过行人距离检测单元计算图像中被标记的行人相对于车库出口的距离；
步骤s18：通过车辆检测单元对图像变形处理单元处理后的图像进行处理并判断图像中是否存在车辆；通过对图像进行特征提取并与卷积神经网络训练得到的各种车辆模型特征进行匹配，若图像中车辆的特征与卷积神经网络训练得到的车辆模型特征相匹配，则判断为图像中存在车辆，然后，执行步骤s19；否则，返回执行步骤s12；
步骤s19：首先，对图像中的车辆进行标记，然后，通过车辆方向检测单元计算并判断图像中被标记车辆的移动方向，通过车牌号检测单元识别并判断被标记车辆的车牌号；
步骤s20：当行人检测单元检测到车库出口两侧有行人，同时行人方向检测单元检测到该行人朝车库出口位置移动并且行人距离检测单元检测到该行人位于预设的安全距离范围之内时，行人安全提示触发单元执行行人安全提示操作和行人安全消息推送操作；
步骤s21：行人安全提示操作：服务器通过驱动单元调整靠近车库出口位置的第一提示灯、第二提示灯和第三提示灯的亮度、闪烁频率、颜色、开关状态或者语音播报中的一种或者多种方式对车库出口位置的车主进行安全提示和引导；
步骤s22：行人安全消息推送操作：服务器首先通过车牌号检测单元获取当前车辆的车牌号，然后读取存储单元中存储的车牌号-车载wifi_id对应表信息，以此确定当前车辆的车牌号所对应的车载wifi_id信息；然后，服务器通过无线通信单元将车库出口两侧的行人数据信息发送给当前车辆的车载wifi设备；
步骤s23：当前车辆的车载wifi设备接收到无线通信单元发送来的数据信息后对数据信息进行解析，通过语音对车主进行行人安全提示。
3.根据权利要求1中所述的基于卷积神经网络的车库出车行人安全提示系统，其特征在于，采用卷积神经网络对模型进行训练时，采用50000张不同姿势的行人图片对行人模型进行训练，采用50000张车牌图片对车牌模型进行训练，分别采用50000张不同类型的车辆图片对各种车辆模型进行训练。
4.根据权利要求1中所述的基于卷积神经网络的车库出车行人安全提示系统，其特征在于，所述导光板的形状为长方形，导光板的底面印有图案。