1.一种基于图像的宠物行为检测方法，其特征在于，步骤如下：S1、通过摄像模块拍摄到多张宠物每种姿势的图像样本，对每张图像样本中的宠物姿势进行标记并归类，以得到包含宠物每种姿势的图像数据集；

S2、建立检测模型，设置判误率和迭代训练次数；

S3、将图像数据集导入检测模型内，按照S2中预设的迭代训练次数对检测模型进行训练，得到用于检测宠物行为的检测模型；

S4、对宠物的行为进行检测时，通过摄像模块拍摄到宠物的场景图像，将拍摄的场景图像输入检测模型中，检测模型将场景图像中的信息进行提取，得到该场景图像属于宠物各类姿势中某一类姿势的概率；

所述S3中得到最终用于检测宠物行为的检测模型的具体过程如下：步骤a、将所述S1中的图像数据集随机分成训练集和测试集；

步骤b、将训练集导入检测模型内，按照预设的迭代训练次数对检测模型进行训练，然后采用测试集针对上述训练后的检测模型进行测试；

若准确率达到预期值，则将上述训练后的检测模型作为用于检测宠物行为的检测模型；

若准确率未达到预期值，将所述步骤a中的训练集和测试集进行交换，将测试集输入检测模型内并按预设的迭代训练次数进行训练，然后采用训练集对上述训练后的检测模型进行测试；

若所述步骤b中的准确率未达到预期值，再重复所述步骤a和所述步骤b，直到训练后的检测模型的准确率达到预期值。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像的宠物行为检测方法，其特征在于，所述S1中，得到图像数据集的具体过程如下：通过摄像模块拍摄到1200张包含宠物每种姿势的图像样本，使用lableimg对每张图像样本进行标注，标注的信息为每张图像样本中的宠物的姿势、颜色、纹理和轮廓特征信息，根据每张图像样本中标注的特征信息进行归类，以得到包含宠物每种姿势的图像数据集。

3.根据权利要求2所述的一种基于图像的宠物行为检测方法，其特征在于，所述S1中用于制作图像数据集的宠物的种类为哈士奇、金毛、白猫和橘猫中的任意一种或几种，标记的宠物姿势为坐、躺和站立。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像的宠物行为检测方法，其特征在于，所述S2中的检测模型为MobileNet和SSD合成的模型。

5.根据权利要求1所述的一种基于图像的宠物行为检测方法，其特征在于，所述S2中的误判率为0.00001，迭代训练次数为40000次。

6.根据权利要求1所述的一种基于图像的宠物行为检测方法，其特征在于，所述S1中的摄像模块为摄影机。

7.根据权利要求1所述的一种基于图像的宠物行为检测方法，其特征在于，所述S4中的场景图像为单张照片或视频。