1.一種智能視頻分析方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟S1，根據(jù)獲取的視頻圖像，創(chuàng)建訓(xùn)練樣本；
步驟S2，根據(jù)訓(xùn)練樣本，提取特征；
步驟S3，根據(jù)所提取的特征，建立訓(xùn)練分類模型；
步驟S4，根據(jù)訓(xùn)練分類模型，檢測目標(biāo)。
2.如權(quán)利要求1所述的智能視頻分析方法，其特征在于：在步驟S1中，所述訓(xùn)練樣本包括正樣本和負(fù)樣本，其中，所述正樣本是指用于某類別檢測的目標(biāo)樣本；所述負(fù)樣本指不包含目標(biāo)的視頻圖像或部分視頻圖像。
3.如權(quán)利要求1所述的智能視頻分析方法，其特征在于：在步驟S2中，所述特征至少包括目標(biāo)姿態(tài)、形狀、色彩、位置。
4.如權(quán)利要求1所述的智能視頻分析方法，其特征在于：在步驟S2中，在提取特征之前，根據(jù)不同的周圍狀況選擇，對視頻圖像是否進(jìn)行場景重建和恢復(fù)。
5.如權(quán)利要求1所述的智能視頻分析方法，其特征在于：在步驟S2中，提取特征前，將非結(jié)構(gòu)化的視頻圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理。
6.如權(quán)利要求5所述的智能視頻分析方法，其特征在于：在步驟S2中，視頻圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化處理后，在鏡頭檢測和聚類的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提取有意義的視頻圖像對象，建立多個(gè)維度的索引信息，并進(jìn)行存儲。
7.如權(quán)利要求1所述的智能視頻分析方法，其特征在于：在步驟S3中，建立訓(xùn)練分類模型包括以下步驟：
首先，對原始視頻的進(jìn)行背景建模，提取出背景和檢測出運(yùn)動物體；
然后，通過運(yùn)動目標(biāo)跟蹤模塊，提取出運(yùn)動物體的軌跡；
接著，通過能量最小化來進(jìn)行運(yùn)動物體軌跡的平移和組合優(yōu)化；
最后，通過圖像拼接技術(shù)，將優(yōu)化后的運(yùn)動物體軌跡拼接在背景圖像上，形成視頻摘要的一幀。
8.如權(quán)利要求1所述的智能視頻分析方法，其特征在于：在步驟S3中，所述訓(xùn)練分類模型的算法為：
Y＝f(X)
X是用于訓(xùn)練的已標(biāo)記的樣本數(shù)據(jù)，Y是類別集，f是參數(shù)，需要通過經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)來確定。
9.如權(quán)利要求1所述的智能視頻分析方法，其特征在于：在步驟S4中，檢測目標(biāo)時(shí)，根據(jù)關(guān)鍵幀提取特征的方式檢索，并輸出檢索結(jié)果。
10.如權(quán)利要求9所述的智能視頻分析方法，其特征在于：在步驟S4中，所述關(guān)鍵幀的特征至少包括紋理特征、形狀特征、顏色特征。