1.一种基于感知知识库的视频内容审查系统，包括：

视频样本数据库，包括至少一视频样本子库，分别存储并管理与至少一类特定审查类别对应的样本视频；

样本数据感知特征抽取模块，对视频样本子库中的样本视频逐帧进行感知特征抽取，产生与其每一帧对应的样本特征描述；对样本特征描述进行汇总得到样本特征知识，定义样本特征知识的取值范围；

视频感知知识库，存储并管理样本特征知识及其取值范围；

待审数据感知特征抽取模块，对待审视频逐帧进行感知特征抽取，产生与其每一帧对应的待审特征描述；

感知特征模糊匹配模块，分别从视频感知知识库中搜索与各待审特征描述最接近的样本特征知识；

视频数据类型模糊判别模块，分析找到的样本特征知识，确定所述待审特征描述对应待审视频帧所属的特定审查类别；

用户视频数据类型库，存储并管理待审视频帧及其所属的特定审查类别；

审查结果综合查询模块，根据用户指令查询用户视频数据类型库中的待审视频帧及其所属的特定审查类别；和/或根据用户指定的特定类型视频告警设置，当待审视频中包含符合特定类型视频告警设置的帧，则向用户发出告警；其中，对于待审特征描述的所有分项均与视频感知知识库中某一样本特征知识相应分项最接近的，视频数据类型模糊判别模块分别比较待审特征描述的各分项是否均落入所述样本特征知识的相应分项的取值范围，是则确定待审特征描述属于所述样本特征知识对应的特定类型,否则感知特征模糊匹配模块从视频感知知识库中搜索所有分项均与所述待审特征描述的相应分项次接近的样本特征知识；

视频数据类型模糊判别模块分别比较待审特征描述的各分项是否均落入所述次接近的样本特征知识的相应分项的取值范围，是则确定待审特征描述属于所述次接近的样本特征知识对应的特定类型,否则感知特征模糊匹配模块继续查找次接近的样本特征知识，直到确定待审特征描述所属的特定类型，或完成对视频感知知识库中所有样本特征知识的查找。

2.根据权利要求1所述的基于感知知识库的视频内容审查系统，其特征在于：

所述样本数据感知特征抽取模块分别对样本视频每一帧的至少一特征进行感知特征抽取，获得与每一帧分别对应的样本特征描述的至少一分项。

3.根据权利要求2所述的基于感知知识库的视频内容审查系统，其特征在于：

所述样本数据感知特征抽取模块对样本特征描述进行汇总得到样本特征知识，是对样本特征描述的至少一分项分别加权平均，得到至少一分项样本特征知识；所述样本数据感知特征抽取模块分别对各分项样本特征知识取最小值和最大值，作为样本特征知识的取值范围。

4.根据权利要求2所述的基于感知知识库的视频内容审查系统，其特征在于：

视频感知知识库包括与至少一类特定审查类别对应的视频感知知识子库，分别存储与特定审查类别对应的分项样本特征知识及其取值范围。

5.根据权利要求2所述的基于感知知识库的视频内容审查系统，其特征在于：

所述待审数据感知特征抽取模块分别对待审视频每一帧的至少一特征进行感知特征抽取，产生与其每一帧分别对应的待审特征描述的至少一分项。

6.根据权利要求2至5任意一项所述的基于感知知识库的视频内容审查系统，其特征在于：对于待审特征描述某一分项与视频感知知识库中第一样本特征知识的对应分项最接近，且其他分项均与第二样本特征知识的相应分项最接近的，视频数据类型模糊判别模块分别求出待审特征描述与第一样本特征知识的总距离、待审特征描述与第二样本特征知识的总距离；

视频数据类型模糊判别模块比较待审特征描述与第一样本特征知识的总距离和待审特征描述与第二样本特征知识的总距离，从总距离较小的样本特征知识到总距离较大的样本特征知识，视频数据类型模糊判别模块分别比较待审特征描述的各分项均落入哪一样本特征知识相应分项的取值范围，由此确定待审特征描述属于哪一样本特征知识对应的特定类型；

如果待审特征描述的各分项既未均落入总距离较小的样本特征知识的相应分项的取值范围，也未均落入总距离较大的样本特征知识相应分项的取值范围，则感知特征模糊匹配模块从视频感知知识库中搜索待审特征描述某一分项与对应分项次接近的第一样本特征知识，且其他分项均与相应分项次接近的第二样本特征知识，重复求出所述总距离并比较判断直到确定待审特征描述所属的特定类型，或完成对视频感知知识库中所有样本特征知识的查找。

7.根据权利要求2至5任意一项所述的基于感知知识库的视频内容审查系统，其特征在于：对于待审特征描述各分项分别与视频感知知识库中至少一样本特征知识的对应一分项最接近的，视频数据类型模糊判别模块分别求出待审特征描述与各样本特征知识的总距离；

视频数据类型模糊判别模块比较待审特征描述与各样本特征知识的总距离，从总距离最小的样本特征知识到总距离最大的样本特征知识，视频数据类型模糊判别模块分别比较待审特征描述的各分项均落入哪一样本特征知识相应分项的取值范围，由此确定待审特征描述属于哪一样本特征知识对应的特定类型；

如果待审特征描述的各分项未均落入任何一样本特征知识相应分项的取值范围，则感知特征模糊匹配模块从视频感知知识库中搜索待审特征描述某一分项与对应分项次接近的至少一样本特征知识，重复求出所述总距离并比较判断直到确定待审特征描述所属的特定类型，或完成对视频感知知识库中所有样本特征知识的查找。

8.一种基于感知知识库的视频内容审查方法，包括：

视频样本数据库包括至少一视频样本子库，分别预先存储并管理与至少一类特定审查类别对应的样本视频；

样本数据感知特征抽取模块对视频样本子库中预先存储的样本视频，分别根据每一帧的至少一特征进行感知特征抽取，获得与每一帧分别对应的样本特征描述的至少一分项；

样本数据感知特征抽取模块对样本特征描述的至少一分项分别加权平均，得到至少一分项样本特征知识；分别对各分项样本特征知识取最小值和最大值，作为样本特征知识的取值范围；

视频感知知识库将与特定审查类别对应的分项样本特征知识及其取值范围存入与至少一类特定审查类别对应的视频感知知识子库中；

待审数据感知特征抽取模块分别对待审视频每一帧的至少一特征进行感知特征抽取，产生与其每一帧分别对应的待审特征描述的至少一分项；

感知特征模糊匹配模块分别从视频感知知识库中搜索相应分项与待审特征描述的至少一分项最接近的样本特征知识；

视频数据类型模糊判别模块分析找到的至少一样本特征知识，确定与其对应的待审视频帧所属的特定审查类别；

用户视频数据类型库存储并管理待审视频帧及其所属的特定审查类别；

审查结果综合查询模块根据用户指令查询用户视频数据类型库中的待审视频帧及其所属的特定审查类别；和/或根据用户指定的特定类型视频告警设置，当待审视频中包含符合特定类型视频告警设置的帧，则向用户发出告警；其中，所述视频数据类型模糊判别模块分析找到的至少一样本特征知识，确定与其对应的待审视频帧所属的特定审查类别包括：视频数据类型模糊判别模块分析待审特征描述各分项分别与视频感知知识库中哪些样本特征知识的对应分项最接近；

对于待审特征描述各分项均与一样本特征知识的对应分项最接近的，视频数据类型模糊判别模块比较待审特征描述的各分项是否均落入所述样本特征知识的相应分项的取值范围，由此确定待审特征描述属于所述样本特征知识对应的特定类型；

对于待审特征描述各分项分别与至少二样本特征知识的对应分项最接近的，视频数据类型模糊判别模块分别求出待审特征描述与各样本特征知识的总距离；

视频数据类型模糊判别模块比较待审特征描述与各样本特征知识的总距离，从总距离最小的样本特征知识到总距离最大的样本特征知识，视频数据类型模糊判别模块分别比较待审特征描述的各分项均落入哪一样本特征知识相应分项的取值范围，由此确定待审特征描述属于哪一样本特征知识对应的特定类型；

如果待审特征描述的各分项未能均落入找到的样本特征知识相应分项的取值范围，则感知特征模糊匹配模块从视频感知知识库中搜索待审特征描述各分项与对应分项次接近的至少一样本特征知识，重复求出所述总距离并比较判断直到确定待审特征描述所属的特定类型，或完成对视频感知知识库中所有样本特征知识的查找。