1.一种蟹肉新鲜度快速检测方法，其特征在于，包括：

根据获取的待检测蟹肉的光谱信息，利用反向偏最小二乘法获取所述待检测蟹肉的特征光谱区间；

根据所述待检测蟹肉的特征光谱区间，利用遗传算法获取所述待检测蟹肉的特征波长，并根据所述待检测蟹肉的特征波长获取所述待检测蟹肉的吸光度特征因子矩阵；

将所述待检测蟹肉的吸光度特征因子矩阵输入至预设的新鲜度检测模型，输出所述待检测蟹肉的浓度特征因子矩阵，并根据所述待检测蟹肉的浓度特征因子矩阵确定所述待检测蟹肉的新鲜度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据获取的待检测蟹肉的光谱信息，利用反向偏最小二乘法获取所述待检测蟹肉的特征光谱区间，包括：对获取的待检测蟹肉的光谱信息进行一阶导数处理，获得所述待检测蟹肉的一阶微分光谱信息；

对所述待检测蟹肉的一阶微分光谱信息进行卷积平滑处理；

对经过卷积平滑处理后的所述待检测蟹肉的一阶微分光谱信息进行校正；

根据校正后的所述待检测蟹肉的光谱信息，利用反向偏最小二乘法获取所述待检测蟹肉的特征光谱区间。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的新鲜度检测模型通过以下步骤获取：获取挥发性盐基氮含量不同的样本蟹肉，并获取每一样本蟹肉的光谱信息；

根据每一样本蟹肉的光谱信息，利用反向偏最小二乘法获取每一样本蟹肉的特征光谱区间；

根据每一样本蟹肉的特征光谱区间，利用遗传算法获取每一样本蟹肉的特征波长，并根据每一样本蟹肉的特征波长获取每一样本蟹肉的吸光度特征因子矩阵；

根据每一样本蟹肉的吸光度特征因子矩阵以及每一样本蟹肉的挥发性盐基氮含量，利用偏最小二乘法构建预设的新鲜度检测模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据每一样本蟹肉的光谱信息，利用反向偏最小二乘法获取每一样本蟹肉的特征光谱区间，包括：对每一样本蟹肉的光谱信息进行一阶导数处理，获得每一样本蟹肉的一阶微分光谱信息；

对每一样本蟹肉的一阶微分光谱信息进行卷积平滑处理，并对经过卷积平滑处理后的每一样本蟹肉的一阶微分光谱信息进行校正；

根据校正后的每一样本蟹肉的光谱信息，利用反向偏最小二乘法获取每一样本蟹肉的特征光谱区间。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对经过卷积平滑处理后的每一样本蟹肉的一阶微分光谱信息进行校正具体为：Ai(MSC)＝(Ai-bi)/mi

其中，Ai(MSC)为校正后的第i个样本蟹肉的光谱信息，Ai为第i个样本蟹肉的一阶微分光谱信息，mi为第i个样本蟹肉的一阶微分光谱信息经过一元线性回归后得到的偏移系数，bi为第i个样本蟹肉的一阶微分光谱信息经过一元线性回归后得到的平移量。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据每一样本蟹肉的吸光度特征因子矩阵，和每一样本蟹肉的挥发性盐基氮含量，利用偏最小二乘法构建预设的新鲜度检测模型具体为：根据每一样本蟹肉的挥发性盐基氮含量，获取挥发性盐基氮含量的浓度矩阵Y；其中，Y＝UQ+F，U为浓度特征因子矩阵，Q为浓度载荷矩阵，F为浓度残差矩阵；

根据每一样本蟹肉的特征波长获取所有样本蟹肉的光谱参数矩阵X，X＝TP+E，其中，T为吸光度特征因子矩阵，P为吸光度载荷矩阵，E为吸光度残差矩阵；

根据特征向量的相关性分解X和Y，利用偏最小二乘法构建预设的新鲜度检测模型；其中，所述预设的新鲜度检测模型具体为U＝Ed+TB，U为浓度特征因子矩阵，Ed为随机误差矩阵，T为吸光度特征因子矩阵，B为d维对角回归系数矩阵，d为偏最小二乘法算法中的抽象组分数。

7.一种蟹肉新鲜度快速检测装置，其特征在于，包括：

特征光谱区间筛选模块，用于根据获取的待检测蟹肉的光谱信息，利用反向偏最小二乘法获取所述待检测蟹肉的特征光谱区间；

特征波长选择模块，用于根据所述待检测蟹肉的特征光谱区间，利用遗传算法获取所述待检测蟹肉的特征波长，并根据所述待检测蟹肉的特征波长获取所述待检测蟹肉的吸光度特征因子矩阵；

新鲜度检测模块，用于将所述待检测蟹肉的吸光度特征因子矩阵输入至预设的新鲜度检测模型，输出所述待检测蟹肉的浓度特征因子矩阵，并根据所述待检测蟹肉的浓度特征因子矩阵确定所述待检测蟹肉的新鲜度。

8.一种用于检测蟹肉新鲜度的电子设备，其特征在于，包括：

存储器和处理器，所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至6任一所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一所述的方法。