1.一种智能货架触发方法，其特征在于，应用于智能货架系统，所述系统包括：货架、摄像头、处理器以及服务器；所述摄像头包括多组摄像头，每组摄像头包括外部摄像头以及内部摄像头，所述外部摄像头的视野范围只局限于所述货架的内部，所述内部摄像头的视野范围为所述货架的外部，所述外部摄像头用于获取货架图像信息，其中，所述货架图像信息为所述货架内侧的图像；所述处理器分别与所述摄像头以及所述服务器连接；所述方法，包括：

根据所述货架图像信息以及第一触发算法判断所述智能货架系统是否处于被触发的状态；

若判断结果为是，则根据所述货架图像信息以及第二触发算法判断所述智能货架系统是否处于被触发的状态，其中，所述第二触发算法的触发条件为预设物体图像；

若根据所述货架图像信息以及所述第二触发算法确定所述智能货架系统处于被触发的状态，则所述智能货架系统进入触发状态，其中，当所述智能货架系统处于所述触发状态时，所述处理器与所述服务器进行数据交互，所述数据交互为将对应组的所述外部摄像头以及所述内部摄像头所获取的信息上传至服务器；

若根据所述货架图像信息以及所述第二触发算法确定所述智能货架系统未处于被触发的状态，则所述智能货架系统保持或进入未触发状态，其中，当所述智能货架系统处于未触发状态时，所述处理器与所述服务器不进行数据交互。

2.根据权利要求1所述的智能货架触发方法，其特征在于，所述根据货架图像信息以及第一触发算法判断所述智能货架系统是否处于被触发的状态，包括：利用混合高斯模型对所述货架图像信息中的静态背景进行建模，得到背景模型；

根据所述背景模型提取所述货架图像信息中的第一前景像素；

根据形态学去噪法对所述第一前景像素进行去噪，得到第二前景像素；

将所述第二前景像素进行连通与分割处理，以形成封闭区域；

判断所述封闭区域的面积是否大于预设的第一阈值。

3.根据权利要求1所述的智能货架触发方法，其特征在于，所述根据货架图像信息以及第一触发算法判断所述智能货架系统是否处于被触发的状态，包括：获取第一帧图像与第二帧图像之间的第一差分区域，其中，所述第一帧图像与第二帧图像为所述货架图像信息中相邻的两帧；

根据形态学去噪法对所述第一差分区域进行去噪，得到第二差分区域；

根据梯度法对所述第二差分区域进行轮廓识别，并计算包围所述轮廓的最小凸多边形；

判断所述最小凸多边形的面积是否大于预设的第二阈值。

4.根据权利要求1‑3中任意一项所述的智能货架触发方法，其特征在于，所述根据所述货架图像信息以及第二触发算法判断所述智能货架系统是否处于被触发的状态，包括：根据手部检测模型判断所述货架图像信息中是否包含手部图像信息，其中，所述手部检测模型为将手部图片输入神经网络进行训练后得到的识别模型。

5.根据权利要求4所述的智能货架触发方法，其特征在于，所述系统包括：N个摄像头、N个处理器，其中，每个所述摄像头分别对应一个所述处理器，并且N为大于或等于2的整数；

第1摄像头至第N摄像头空间位置依次相邻；

判断第M摄像头获取的第M视频信息与第M+1摄像头获取的第M+1视频信息是否时间相交，其中，所述第M摄像头和所述第M+1摄像头为空间相邻的两个摄像头，M为整数，并且1≤M≤N‑1；

若判断结果为是，则将所述第M视频信息和所述第M+1视频信息归类在第一事件集合中。

6.一种智能货架系统，其特征在于，包括：获取模块、处理模块、计算模块以及触发模块；

所述获取模块用于获取货架图像信息，其中，所述货架图像信息包括货架内侧以及所述货架周围的图像；

所述处理模块分别与所述获取模块以及所述计算模块连接；

所述处理模块，还用于根据所述货架图像信息中的货架内侧的图像以及第一触发算法判断所述智能货架系统是否处于被触发的状态；

所述处理模块，还用于根据所述货架图像信息以及第二触发算法判断所述智能货架系统是否处于被触发的状态，所述第二触发算法的触发条件为预设物体图像；

所述触发模块，用于在根据所述货架图像信息以及所述第二触发算法确定所述智能货架系统处于被触发的状态时，使所述智能货架系统进入触发状态，其中，当所述智能货架系统处于所述触发状态时，所述处理模块与所述计算模块进行数据交互，所述数据交互为将所获取到的所述货架图像信息上传至所述计算模块；或者，用于在根据所述货架图像信息以及所述第二触发算法确定所述智能货架系统未处于被触发的状态时，使所述智能货架系统保持或进入未触发状态，其中，当所述智能货架系统处于未触发状态时，所述处理模块与所述计算模块不进行数据交互。

7.根据权利要求6所述的智能货架系统，其特征在于，所述处理模块，具体用于：利用混合高斯模型对所述货架图像信息中的静态背景进行建模，得到背景模型；

根据所述背景模型提取所述货架图像信息中的第一前景像素；

根据形态学去噪法对所述第一前景像素进行去噪，得到第二前景像素；

将所述第二前景像素进行连通与分割处理，以形成封闭区域；

判断所述封闭区域的面积是否大于预设的第一阈值。

8.根据权利要求6所述的智能货架系统，其特征在于，所述处理模块，具体用于：获取第一帧图像与第二帧图像之间的第一差分区域，其中，所述第一帧图像与第二帧图像为所述货架图像信息中相邻的两帧；

根据形态学去噪法对所述第一差分区域进行去噪，得到第二差分区域；

根据梯度法对所述第二差分区域进行轮廓识别，并计算包围所述轮廓的最小凸多边形；

判断所述最小凸多边形的面积是否大于预设的第二阈值。

9.根据权利要求6‑8中任意一项所述的智能货架系统，其特征在于，所述处理模块，具体用于：

根据手部检测模型判断所述货架图像信息中是否包含手部图像信息，其中，所述手部检测模型为将手部图片输入神经网络进行训练后得到的识别模型。

10.根据权利要求9所述的智能货架系统，其特征在于，所述获取模块包括N个获取子模块，所述处理模块包括N个处理子模块，其中，每个所述获取子模块分别对应一个所述处理子模块，并且N为大于或等于2的整数；

第1获取子模块至第N获取子模块空间位置依次相邻；

所述智能货架系统，还包括合并模块，用于当判断第M摄像头获取的第M视频信息与第M+1摄像头获取的第M+1视频信息时间相交时，将所述第M视频信息和所述第M+1视频信息归类在第一事件集合中，其中，所述第M摄像头和所述第M+1摄像头为空间相邻的两个摄像头，M为整数，并且1≤M≤N‑1。

11.一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，该程序被处理器执行时实现权利要求1‑5任一项所述的智能货架触发方法。

12.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；以及

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1‑5任一项所述的智能货架触发方法。