1.一种基于磁导航的汽车智能识别报警预测系统，其特征在于，由磁钉导航系统(1)，综合监控系统(2)，自动驾驶系统
(3)，通信系统(4)及主控制系统(5)以无线网络方式连接构成。
2.如权利要求书1所述的基于磁导航的汽车智能识别报警预测系统，其特征在于，所述磁钉导航系统(1)在道路的前方和侧方，按照一定的排列方式、一定的间距埋设在行驶的路面上的磁钉组成。
3.如权利要求书1所述的基于磁导航的汽车智能识别报警预测系统，其特征在于，所述综合监控系统(2)，由车联网通信系统，包括车辆和中央控制室之间无线通讯，控制室通过无线传输向车辆下达特殊指令，建立车网判断通信系统组成，为实时监控车辆的运行状态，从而监控车辆状态、对障碍物进行操作处理，最终实现相关系统之间的信息共享和协调互助，实现统一用户界面的传输网络。
4.如权利要求书1所述的基于磁导航的汽车智能识别报警预测系统，其特征在于，所述自动驾驶系统(3)，由道路信息采集，障碍物识别，辅助定位组成。
5.如权利要求书1所述的基于磁导航的汽车智能识别报警预测系统，其特征在于，所述通信系统(4)由传输系统、专用有线调度、无线车辆调度、闭路电视监控、车站广播、时钟、光纤在线监测、UPS不间断电源系统组成。
6.如权利要求书1所述的基于磁导航的汽车智能识别报警预测系统，其特征在于，所述自动驾驶系统(3)还包括计算机连锁子系统、车辆自动防护子系统、车辆自动监控子系统、车辆自动运行子系统。
7.如权利要求书1所述的基于磁导航的汽车智能识别报警预测系统，其特征在于，所述主控制系统(5)由信息采集模块、图像信息处理模块、控制模块和磁感应模块及红外传感器组成；
所述信息采集模块的环境感知系统，通过CCD相机采集到视频信号，经过视频解码芯片解码成数字信号然后送入中央处理器；
中央处理器通过检测视频传感器的信号来适时地启动超声波传感器、激光雷达，得到这些传感器的输出值；
视频传感器的摄像头，一方面用来对道路标志线识别和跟踪，并生成视觉道路标志线图，另一方面提供位置感知信息，弥补GPS微观上的缺陷，此外还对激光和雷达不能测到的障碍物进行弥补识别；
所述图像信息处理模块，中央处理器对采集到的视频信号进行分析和处理；通过分析得到的信息检测道路、识别障碍物；如果确定有障碍物，中央处理器读取超声波传感器、激光雷达的输出值，对这些传感器的输出值检测量化，得到距离等数值；
所述控制模块，中央处理器对传感器信号进行分析后，如果确定前方有障碍物，并且本车与障碍物之间的距离小于安全距离，则将这些信息送入控制模块，控制模块结合本车的速度、加速度、转向角自动调整无人驾驶汽车的车速，并进行报警，从而实现自动避障；
所述磁感应模块，通过在地面下方埋入导线，并通以一定频率的交变电流，从而在导线周围产生一个同心圆磁场，与装在汽车上的感应线圈通过感应电磁信号的变化来调整车的运行方向；
所述红外传感器，为车辆测速、探测定位系统中，确保准确性，采用不受电磁干扰的漫反射，工作范围可调，且响应速度快，状态只有遮挡和不遮挡，不受行车速度影响，准确性比较高，而且安装方便、成本较低的用红外线为介质的测量系统。
8.如权利要求4所述的基于磁导航的汽车智能识别报警预测系统，其特征在于，所述的所述道路信息采集，包括位于车辆前方视觉传感器的俯视摄像头；
俯视摄像头一旁凸出来的部分道路前方80m范围内车辆和行人的“气息”的激光雷达测距仪；
车辆左右两侧安装的超声传感器；
安装在车辆底部感知地面磁性物体的磁传感器；
通过无线传输向车辆内部分体计算机下达特殊命令，对行人和障碍物进行预警与避让的位于远处的中央控制室。
9.如权利要求4所述的基于磁导航的汽车智能识别报警预测系统，其特征在于，所述障碍物识别，以磁导航汽车为基础，对其在自动驾驶过程中遇到的障碍物进行信息识别与处理，通过安装在车辆前端的视频传感器采集的图像序列对视频动态图像信息进行目标提取，并通过激光雷达测距仪和超声波传感器判断障碍物的距离。
10.基于磁导航的汽车智能识别报警预测系统方法，其特征在于，包括步骤：
A捕获图像信息；
B预处理；
C道路检测，自动调整无人驾驶汽车方向，保持无人驾驶汽车在车道的中间位置；
D障碍物识别；
E通过超声波测距，计算车辆与障碍物之间距离，
若大于安全距离，继续捕获图像信息；
若小于安全距离，计算本车速度、加速度，报警并自动调整车速，继续捕获图像信息。