1.基于ippg技术的生理状态识别与驾驶安全预警系统，其特征在于，包括以下步骤：
第一步，驾驶员生理数据的采集：
首先通过摄像设备对驾驶员的面部进行人脸识别与位置检测，进而可实时捕捉人脸图像，之后将ippg信号提取到的图像数据传输到车载内嵌电脑中，然后对图像数据进行降噪与参数提取，最后即可得到多种生理指标；
第二步，采集生理数据的使用：
将采集到的生理数据进行综合评价与情景判定，来确定驾驶人所处环境风险评价，环境风险评价包括身体异常和疲劳驾驶；
第三步，针对情景数据进行风险评估与应答：
对第二步中预设的环境风险评价进行相应的应答措施，以保障驾驶员驾驶安全，为驾驶员增添人身保障，应答措施包括基于生理数据监测的驾驶模式控制系统和基于车载智能测量设备的健康服务app。
2.根据权利要求1所述的基于ippg技术的生理状态识别与驾驶安全预警系统，其特征在于，所述第一步中，人脸识别采用多层结构检测器，多层结构的检测器为将离散的adaboost算法应用于人脸识别领域，使用大量的haar-like型特征并基于adaboost算法和cascade结构训练而成的检测器。
3.根据权利要求1所述的基于ippg技术的生理状态识别与驾驶安全预警系统，其特征在于，所述第一步中，位置检测采用klt特征点跟踪算法，klt特征点跟踪算法是以待跟踪窗口w在视频图像帧间的灰度差平方和sumofsquareddifference作为度量标准的跟踪算法。
4.根据权利要求1所述的基于ippg技术的生理状态识别与驾驶安全预警系统，其特征在于，所述第一步中，降噪与参数提取采用高精度且不存在延迟的小波分析法。
5.根据权利要求1所述的基于ippg技术的生理状态识别与驾驶安全预警系统，其特征在于，所述第一步中，多种生理指标为车载人员心率、体温、血氧饱和度、心率变异性、血压、眨眼频率等生理数据指标。
6.根据权利要求1和5所述的基于ippg技术的生理状态识别与驾驶安全预警系统，其特征在于，所述第一步和第二步中，生理数据指标为心率升高、血压升高、心率变异性异常、血氧饱和度降低和体温身高时，判定为身体异常。
7.根据权利要求1和5所述的基于ippg技术的生理状态识别与驾驶安全预警系统，其特征在于，所述第一步和第二步中，生理数据指标为心率降低、血压降低、心率变异性异常、血氧饱和度降低和眨眼频率异常时，判定为疲劳驾驶。
8.根据权利要求1所述的基于ippg技术的生理状态识别与驾驶安全预警系统，其特征在于，所述身体异常时，场景应答措施中基于生理数据监测的驾驶模式控制系统可将abs防抱死制动系统打开、eps电子助力转向系统灵敏度调高、acc自适应巡航功能打开、fcws前碰撞预警系统功能打开；
基于车载智能测量设备的健康服务app可语音确认驾驶员目前情况、为驾驶员提供急救方案、联系预设紧急联系人、向服务平台发送求救信号。
9.根据权利要求1所述的基于ippg技术的生理状态识别与驾驶安全预警系统，其特征在于，所述疲劳驾驶时，场景应答措施中基于生理数据监测的驾驶模式控制系统可将abs防抱死制动系统打开、eps电子助力转向系统灵敏度降低、ldws汽车车道偏离系统打开、fcws前碰撞预警系统功能打开；
基于车载智能测量设备的健康服务app可语音确认驾驶员目前情况、提供语音蜂鸣、为驾驶员提供服务区等信息提示、联系预设紧急联系人。