1.一种基于姿态估计的驾驶员异常动作检测方法，其特征在于：包括以下步骤，
2.如权利要求1所述的基于姿态估计的驾驶员异常动作检测方法，其特征在于：行为标签包括正常驾驶动作、发短信动作、打电话动作、调收音机动作、喝水动作、化妆动作、伸手到后排动作、与乘客交谈动作。
3.如权利要求1所述的基于姿态估计的驾驶员异常动作检测方法，其特征在于：步骤s2中，关键点包括鼻子、左眼、右眼、左耳、右耳、左肩、右肩、左肘、右肘、左手腕、右手腕、左髋部、右髋部、左膝和右膝。
4.如权利要求1所述的基于姿态估计的驾驶员异常动作检测方法，其特征在于：步骤s3中，利用任意2个关键点之间的欧式距离和任意3个关键点构成的三角形中的三个角的余弦值，构建特征向量m作为备选姿态特征，具体为，
5.如权利要求1-4任一项所述的基于姿态估计的驾驶员异常动作检测方法，其特征在于：步骤s4中，通过fisher准则函数从步骤s3中得到的备选姿态特征中，筛选出动作分类特征，具体为，
6.如权利要求1-4任一项所述的基于姿态估计的驾驶员异常动作检测方法，其特征在于：步骤s5中，基于步骤s4中得到的动作分类特征，训练随机森林检测模型，在此基础上基于谱聚类优化随机森林检测模型后，得到驾驶动作检测模型，具体为，
7.如权利要求6所述的基于姿态估计的驾驶员异常动作检测方法，其特征在于：步骤s52中，利用卡巴统计量计算步骤s51中的随机森林分类器中各决策树之间相似度矩阵a：
8.如权利要求1-4任一项所述的基于姿态估计的驾驶员异常动作检测方法，其特征在于：步骤s6中，通过图像采集设备无遮挡地获取到驾驶员膝盖以上的实时采集图像，由目标检测识别算法确定实时采集图像中驾驶员位置，并从中提取驾驶员的有效姿态特征，具体为，