1.一种智能行车安全装置，其特征在于：包括：
车顶摄像头，用于采集车辆前方路况图像；
车尾摄像头，用于采集车辆后方路况图像；
图像分析模块，用于对车辆前方路况图像和车辆后方路况图像进行图像分析，其中，图像分析包括但不限于分类、预处理和模型匹配；
安全分析模块，用于根据图像分析的结果以及车辆行驶路段的实时路况信息进行安全级别判断，其中，安全级别包括紧急级别、预警级别和普通级别；
云端服务器，用于与安全分析模块进行通信，将车辆行驶路段的实时路况信息发送给安全分析模块，并存储安全级别判断的结果；
车辆控制模块，用于根据安全分析模块的判断结果向车辆发出相应的控制指令，以进行安全提醒：若为紧急级别，则同时发出驾驶员提醒控制指令和后车提醒控制指令；若为预警级别，则发出驾驶员提醒控制指令；若为普通级别，则不发出控制指令；
驾驶员提醒器件，用于根据驾驶员提醒控制指令提醒驾驶员；
后车提醒器件，用于根据后车提醒控制指令提醒后车；
所述车顶摄像头的输出端和车尾摄像头的输出端均与图像分析模块的输入端连接，所述图像分析模块的输出端与安全分析模块的输入端连接，所述安全分析模块的输出端与车辆控制模块的输入端连接，所述安全分析模块还与云端服务器连接，所述车辆控制模块的输出端分别与驾驶员提醒器件的输入端以及后车提醒器件的输入端连接。
2.根据权利要求1所述的一种智能行车安全装置，其特征在于：所述图像分析模块包括：
分类单元，用于对车辆前方路况图像和车辆后方路况图像进行分类，以将车辆前方路况图像送给前方图像预处理单元或将车辆后方路况图像送给后方图像预处理单元；
前方图像预处理单元，用于对车辆前方路况图像进行预处理；
后方图像预处理单元，用于对车辆后方路况图像进行预处理；
前方模型匹配单元，用于将预处理后的车辆前方路况图像与预设的模型进行前方匹配，以划分出路面数据、前车数据和路标数据；
前方分析单元，用于根据路面数据、前车数据和路标数据分析车辆前方的路况和环境信息；
后方模型匹配单元，用于将预处理后的车辆后方路况图像与预设的模型进行后方匹配；
后车分析单元，用于根据后方模型匹配单元的匹配结果进行后车分析，所述后车分析包括但不限于分析后方车辆的车距及车距变化和分析后方车辆的类型；
所述分类单元的输入端分别与车顶摄像头的输出端和车尾摄像头的输出端连接，所述分类单元的输出端分别与前方图像预处理单元的输入端以及后方图像预处理单元的输入端连接，所述前方图像预处理单元的输出端通过前方模型匹配单元进而与前方分析单元的输入端连接，所述后方图像预处理单元的输出端通过后方模型匹配单元进而与后车分析单元的输入端连接，所述前方分析单元的输出端以及后车分析单元的输出端均与安全分析模块的输入端连接。
3.根据权利要求2所述的一种智能行车安全装置，其特征在于：所述前方分析单元包括：
道况分析子单元，用于根据路面数据进行道况分析，所述道况分析包括但不限于分析前方道路车辆密度，分析前方车辆的排列顺序和走向，分析前方车辆是否有亮紧急灯或刹车灯以及分析是否有大量沿同一方向的转向灯；
前车分析子单元，用于根据前车数据进行前车分析，所述前车分析包括但不限于分析前车的车辆类型、车距变化和紧急灯的开启状况；
路标分析子单元，用于根据路标数据进行路标分析，所述路边分析包括但不限于分析前方是否有路障、分析前方道路是否变窄、分析前方道路是否有施工情况以及分析离前方状况路段的距离；
所述道况分析子单元的输入端、前车分析子单元的输入端以及路标分析子单元的输入端均与前方模型匹配单元的输出端连接，所述道况分析子单元的输出端、前车分析子单元的输出端以及路标分析子单元的输出端均与安全分析模块的输入端连接。
4.根据权利要求1所述的一种智能行车安全装置，其特征在于：所述云端服务器包括公共交通信息接口单元、第三方地图接口单元、车辆信息数据库、交通信息整合单元和信息发布单元，所述公共交通信息接口单元的输出端、第三方地图接口单元的输出端和车辆信息数据库的输出端均与交通信息整合单元的输入端连接，所述交通信息整合单元的输出端与信息发布单元的输入端连接，所述信息发布单元还与安全分析模块连接。
5.根据权利要求1所述的一种智能行车安全装置，其特征在于：所述驾驶员提醒器件包括仪表图像提示单元、中控大屏图像提示单元和车内语音提示单元，所述仪表图像提示单元的输入端、中控大屏图像提示单元的输入端和车内语音提示单元的输入端均与车辆控制模块的输出端连接。
6.根据权利要求1-5任一项所述的一种智能行车安全装置，其特征在于：所述后车提醒器件包括紧急双闪灯、喇叭和车尾LED阵列，所述紧急双闪灯的输入端、喇叭的输入端和车尾LED阵列的输入端均与车辆控制模块的输出端连接。
7.一种智能行车安全装置的实现方法，其特征在于：包括以下步骤：
通过车顶摄像头采集车辆前方路况图像；
通过车尾摄像头采集车辆后方路况图像；
对车辆前方路况图像和车辆后方路况图像进行图像分析，其中，图像分析包括但不限于分类、预处理和模型匹配；
根据图像分析的结果以及云端服务器发送过来的车辆行驶路段的实时路况信息进行安全级别判断，其中，安全级别包括紧急级别、预警级别和普通级别；
将安全级别判断的结果上传给云端服务器进行存储；
车辆控制模块根据安全级别判断的结果向车辆发出相应的控制指令，以进行安全提醒：若为紧急级别，则同时发出驾驶员提醒控制指令和后车提醒控制指令；若为预警级别，则发出驾驶员提醒控制指令；若为普通级别，则不发出控制指令；
驾驶员提醒器件根据车辆控制模块的驾驶员提醒控制指令提醒驾驶员；
后车提醒器件根据车辆控制模块的后车提醒控制指令提醒后车。
8.根据权利要求7所述的一种智能行车安全装置的实现方法，其特征在于：所述对车辆前方路况图像和车辆后方路况图像进行图像分析这一步骤，其包括：
对车辆前方路况图像和车辆后方路况图像进行分类，以将车辆前方路况图像送给前方图像预处理单元或将车辆后方路况图像送给后方图像预处理单元；
通过前方图像预处理单元对车辆前方路况图像进行预处理；
将预处理后的车辆前方路况图像与预设的模型进行前方匹配，以划分出路面数据、前车数据和路标数据；
根据路面数据、前车数据和路标数据分析车辆前方的路况和环境信息；
通过后方图像预处理单元对车辆后方路况图像进行预处理；
将预处理后的车辆后方路况图像与预设的模型进行后方匹配；
根据后方匹配的结果进行后车分析，所述后车分析包括但不限于分析后方车辆的车距及车距变化和分析后方车辆的类型。
9.根据权利要求8所述的一种智能行车安全装置的实现方法，其特征在于：所述根据路面数据、前车数据和路标数据分析车辆前方的路况和环境信息这一步骤，其包括：
根据路面数据进行道况分析，所述道况分析包括但不限于分析前方道路车辆密度，分析前方车辆的排列顺序和走向，分析前方车辆是否有亮紧急灯或刹车灯以及分析是否有大量沿同一方向的转向灯；
根据前车数据进行前车分析，所述前车分析包括但不限于分析前车的车辆类型、车距变化和紧急灯的开启状况；
根据路标数据进行路标分析，所述路边分析包括但不限于分析前方是否有路障、分析前方道路是否变窄、分析前方道路是否有施工情况以及分析离前方状况路段的距离。
10.根据权利要求9所述的一种智能行车安全装置的实现方法，其特征在于：所述根据图像分析的结果以及云端服务器发送过来的车辆行驶路段的实时路况信息进行安全级别判断这一步骤，其包括：
根据图像分析的结果分别获取道路状况、前车状况、路标状况和后车状况这四个类别的分值，其中，道路状况类别的分值S1由其子项的分值加权得出，道路状况的子项包括但不限于路面密度、车流平顺度、平均车速、双闪灯出现密度、刹车灯出现密度和转向灯一致性；前车状况的分值S2由其子项的分值加权得出，前车状况的子项包括但不限于前车类型、前车距离、前车速度和前车紧急灯的开启状况；路标状况的分值S3由其子项的分值加权得出，路标状况的子项包括但不限于是否有施工标志、是否有道路变道标志、是否有路障标志和状况发生距离；后车状况的分值S4由其子项的分值加权得出，后车状况的子项包括但不限于后车类型、后车距离和后车速度；
从云端服务器获取云端状况这个类别的分值S5；
根据S1、S2、S3、S4和S5计算最终的安全评分S，所述最终的安全评分S的计算公式为：S=S1f1+S2f2+S3f3+S4f4+S5f5，其中，f1、f2、f3、f4和f5分别为S1、S2、S3、S4和S5的权重；
根据最终的安全评分S判断车辆的安全级别。