1.一种图像前景获取方法，其特征在于，包括：获取待检测图像的RGB图像和深度图像，根据所述RGB图像和所述深度图像合并生成目标图像，并确定所述目标图像中各像素点的描述参数；

根据当前检测环境的环境参数确定学习率，并根据学习率控制更新背景模型，将所述描述参数与更新后的背景模型进行匹配，并根据匹配结果不一致的描述参数对应的像素点确定所述待检测图像的前景区域，其中，所述背景模型是根据N帧初始图像中每一像素点的RGB数据和深度数据训练得到的，所述每一像素点的特征通过多个单模型表示，所述环境参数包括色温、光照强度中的至少一种；

所述根据当前检测环境的环境参数确定学习率，并根据学习率控制更新背景模型包括：

分别获取预设时间内色温和/或光照强度的变化率，根据所述色温和/或光照强度的变化率调整所述学习率，并根据调整后的学习率更新背景模型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测图像的RGB图像和深度图像包括：

通过双目摄像头拍摄第一RGB图像和第二RGB图像；

以所述第一RGB图像为基准进行标定，计算出从二维图像像素点到三维世界坐标的变换关系；

根据所述变换关系、各像素点在所述第一RGB 图像和所述第二RGB 图像中的视差计算所述各像素点的深度值，根据所述深度值和所述第一RGB图像确定所述待检测图像的RGB图像和深度图像。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据当前检测环境的环境参数确定学习率，并根据学习率控制更新背景模型包括：所述光照强度的变化率与所述学习率成正比。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据当前检测环境的环境参数确定学习率，并根据学习率控制更新背景模型包括：所述色温的变化率与所述学习率成正比。

5.一种图像前景获取装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取待检测图像的RGB图像和深度图像，根据所述RGB图像和所述深度图像合并生成目标图像，并确定所述目标图像中各像素点的描述参数；

处理模块，所述处理模块包括：更新单元，用于根据当前检测环境的环境参数确定学习率，并根据学习率控制更新背景模型，匹配单元，用于将所述描述参数与更新后的背景模型进行匹配，并根据匹配结果不一致的描述参数对应的像素点确定所述待检测图像的前景区域，其中，所述背景模型是根据N帧初始图像中每一像素点的RGB数据和深度数据训练得到的，所述每一像素点的特征通过多个单模型表示，所述环境参数包括色温、光照强度中的至少一种；

所述更新单元具体用于，分别获取预设时间内色温和/或光照强度的变化率，根据所述色温和/或光照强度的变化率调整所述学习率，并根据调整后的学习率更新背景模型。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述获取模块具体用于：通过双目摄像头拍摄第一RGB图像和第二RGB图像；

以所述第一RGB图像为基准进行标定，计算出从二维图像像素点到三维世界坐标的变换关系；

根据所述变换关系、各像素点在所述第一RGB 图像和所述第二RGB 图像中的视差计算所述各像素点的深度值，根据所述深度值和所述第一RGB图像确定所述待检测图像的RGB图像和深度图像。

7.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述更新单元具体用于：所述光照强度的变化率与所述学习率成正比。

8.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述更新单元具体用于：所述色温的变化率与所述学习率成正比。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器和存储器；

其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如权利要求1‑4中任一项所述的图像前景获取方法。

10.一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如权利要求1‑4中任一项所述的图像前景获取方法。