1.一种安全监控方法，其特征在于，包括：获取由预设的监控摄像头采集的指定区域的监控图像，并对所述监控图像进行图像特征提取，得到所述监控图像的图像特征向量；

获取由预设的监控麦克风采集的所述指定区域的监控语音，并对所述监控语音进行语音特征提取，得到所述监控语音的语音特征向量；

从预设的历史危险事件数据库中分别提取出各个参照图像特征向量以及各个参照语音特征向量；

根据所述监控图像的图像特征向量、所述监控语音的语音特征向量、各个参照图像特征向量以及各个参照语音特征向量计算所述指定区域的安全指数；

若所述指定区域的安全指数小于预设的安全阈值，则向预设的服务器发送报警信息；

所述根据所述监控图像的图像特征向量、所述监控语音的语音特征向量、各个参照图像特征向量以及各个参照语音特征向量计算所述指定区域的安全指数包括：根据下式计算所述指定区域的安全指数：其中，IgWt为预设的图像权重系数，VcWt为预设的语音权重系数，且IgWt+VcWt＝1，0

图像特征向量及语音特征向量在各个维度上的权重系数的设置过程包括：根据下式计算图像特征向量在各个维度上的权重系数：根据下式计算语音特征向量在各个维度上的权重系数：

2.根据权利要求1所述的安全监控方法，其特征在于，所述从预设的历史危险事件数据库中分别提取出各个参照图像特征向量包括：从所述历史危险事件数据库中分别获取各个历史危险事件的图像特征向量，任一个历史危险事件的图像特征向量如下所示：HsIgVeccn＝(HsIgElmcn,1,HsIgElmcn,2,......,HsIgElmcn,gn,......,HsIgElmcn,GN)其中，cn为历史危险事件的序号，1≤cn≤CN，CN为在所述历史危险事件数据库中的历史危险事件的总数，HsIgElmcn,gn为第cn个历史危险事件的图像特征向量在第gn个维度上的取值，HsIgVeccn为第cn个历史危险事件的图像特征向量；

根据下式构造历史危险事件的图像中心向量：CtIgVec＝(CtIgElm1,CtIgElm2,...,CtIgElmgn,...,CtIgElmGN)其中，CtIgElmgn为所述图像中心向量在第gn个维度上的取值 ，且CtIgVec为所述图像中心向量；

根据下式分别计算各个历史危险事件的图像特征向量与所述图像中心向量之间的距离：

其中，IgDiscn为第cn个历史危险事件的图像特征向量与所述图像中心向量之间的距离；

选取与所述图像中心向量之间的距离最小的前SNIg个历史危险事件的图像特征向量作为所述参照图像特征向量，其中，SNIg＝floor(η1×CN)，η1为预设的第一比例系数，且0<η1<1，floor为向下取整函数。

3.根据权利要求1所述的安全监控方法，其特征在于，所述从预设的历史危险事件数据库中分别提取出各个参照语音特征向量包括：从所述历史危险事件数据库中分别获取各个历史危险事件的语音特征向量，任一个历史危险事件的语音特征向量如下所示：HsVcVeccn＝(HsVcElmcn,1,HsVcElmcn,2,......,HsVcElmcn,vn,......,HsVcElmcn,VN)其中，cn为历史危险事件的序号，1≤cn≤CN，CN为在所述历史危险事件数据库中的历史危险事件的总数，HsVcElmcn,vn为第cn个历史危险事件的语音特征向量在第vn个维度上的取值，HsVcVeccn为第cn个历史危险事件的语音特征向量；

根据下式构造历史危险事件的语音中心向量：CtVcVec＝(CtVcElm1,CtVcElm2,...,CtVcElmvn,...,CtVcElmVN)其中，CtVcElmvn为所述语音中心向量在第vn个维度上的取值 ，且CtVcVec为所述语音中心向量；

根据下式分别计算各个历史危险事件的语音特征向量与所述语音中心向量之间的距离：

其中，VcDiscn为第cn个历史危险事件的语音特征向量与所述语音中心向量之间的距离；

选取与所述语音中心向量之间的距离最小的前SNVc个历史危险事件的语音特征向量作为所述参照语音特征向量，其中，SNVc＝floor(η2×CN)，η2为预设的第二比例系数，且0<η2<1，floor为向下取整函数。

4.一种安全监控装置，其特征在于，包括：图像特征向量提取模块，用于获取由预设的监控摄像头采集的指定区域的监控图像，并对所述监控图像进行图像特征提取，得到所述监控图像的图像特征向量；

语音特征向量提取模块，用于获取由预设的监控麦克风采集的所述指定区域的监控语音，并对所述监控语音进行语音特征提取，得到所述监控语音的语音特征向量；

参照图像特征向量提取模块，用于从预设的历史危险事件数据库中分别提取出各个参照图像特征向量；

参照语音特征向量提取模块，用于从预设的历史危险事件数据库中分别提取出各个语音图像特征向量；

安全指数计算模块，用于根据所述监控图像的图像特征向量、所述监控语音的语音特征向量、各个参照图像特征向量以及各个参照语音特征向量计算所述指定区域的安全指数；

报警信息发送模块，用于若所述指定区域的安全指数小于预设的安全阈值，则向预设的服务器发送报警信息；

所述根据所述监控图像的图像特征向量、所述监控语音的语音特征向量、各个参照图像特征向量以及各个参照语音特征向量计算所述指定区域的安全指数包括：根据下式计算所述指定区域的安全指数：其中，IgWt为预设的图像权重系数，VcWt为预设的语音权重系数，且IgWt+VcWt＝1，0

图像特征向量及语音特征向量在各个维度上的权重系数的设置过程包括：根据下式计算图像特征向量在各个维度上的权重系数：根据下式计算语音特征向量在各个维度上的权重系数：

5.根据权利要求4所述的安全监控装置，其特征在于，所述参照图像特征向量提取模块包括：

历史图像特征向量获取单元，用于从所述历史危险事件数据库中分别获取各个历史危险事件的图像特征向量，任一个历史危险事件的图像特征向量如下所示：HsIgVeccn＝(HsIgElmcn,1,HsIgElmcn,2,......,HsIgElmcn,gn,......,HsIgElmcn,GN)其中，cn为历史危险事件的序号，1≤cn≤CN，CN为在所述历史危险事件数据库中的历史危险事件的总数，HsIgElmcn,gn为第cn个历史危险事件的图像特征向量在第gn个维度上的取值，HsIgVeccn为第cn个历史危险事件的图像特征向量；

图像中心向量计算单元，用于根据下式构造历史危险事件的图像中心向量：CtIgVec＝(CtIgElm1,CtIgElm2,...,CtIgElmgn,...,CtIgElmGN)其中，CtIgElmgn为所述图像中心向量在第gn个维度上的取值 ，且CtIgVec为所述图像中心向量；

图像距离计算单元，用于根据下式分别计算各个历史危险事件的图像特征向量与所述图像中心向量之间的距离：

其中，IgDiscn为第cn个历史危险事件的图像特征向量与所述图像中心向量之间的距离；

参照图像特征向量选取单元，用于选取与所述图像中心向量之间的距离最小的前SNIg个历史危险事件的图像特征向量作为所述参照图像特征向量，其中，SNIg＝floor(η1×CN)，η1为预设的第一比例系数，且0<η1<1，floor为向下取整函数。

6.根据权利要求4所述的安全监控装置，其特征在于，所述参照语音特征向量提取模块包括：

历史语音特征向量获取单元，用于从所述历史危险事件数据库中分别获取各个历史危险事件的语音特征向量，任一个历史危险事件的语音特征向量如下所示：HsVcVeccn＝(HsVcElmcn,1,HsVcElmcn,2,......,HsVcElmcn,vn,......,HsVcElmcn,VN)其中，cn为历史危险事件的序号，1≤cn≤CN，CN为在所述历史危险事件数据库中的历史危险事件的总数，HsVcElmcn,vn为第cn个历史危险事件的语音特征向量在第vn个维度上的取值，HsVcVeccn为第cn个历史危险事件的语音特征向量；

语音中心向量计算单元，用于根据下式构造历史危险事件的语音中心向量：CtVcVec＝(CtVcElm1,CtVcElm2,...,CtVcElmvn,...,CtVcElmVN)其中，CtVcElmvn为所述语音中心向量在第vn个维度上的取值 ，且CtVcVec为所述语音中心向量；

语音距离计算单元，用于根据下式分别计算各个历史危险事件的语音特征向量与所述语音中心向量之间的距离：

其中，VcDiscn为第cn个历史危险事件的语音特征向量与所述语音中心向量之间的距离；

参照语音特征向量选取单元，用于选取与所述语音中心向量之间的距离最小的前SNVc个历史危险事件的语音特征向量作为所述参照语音特征向量，其中，SNVc＝floor(η2×CN)，η2为预设的第二比例系数，且0<η2<1，floor为向下取整函数。

7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至3中任一项所述的安全监控方法的步骤。

8.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，其特征在于，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至3中任一项所述的安全监控方法的步骤。