1.一种社区照明网与云平台社区人口信息库结合实现自动寻人追踪的系统，其特征在于，该系统包括单片机、智慧照明模块、安装在智慧照明模块上并与单片机通过无线传输模块连接的360°全景摄像头以及与单片机通过无线传输模块连接的云端社区追踪寻人系统信息库和智能寻人路线规划模块；

所述的智慧照明模块包括灯杆、照明灯和环境监测传感器；所述的360°全景摄像头与灯杆之间通过旋转轴连接，可以灯杆为圆心，旋转轴为半径做180°旋转。

2.根据权利要求1所述的社区照明网与云平台社区人口信息库结合实现自动寻人追踪的系统，其特征在于，所述的云端社区追踪寻人系统信息库包括常住人口信息库、摄像头网信息库和实时视频信息库；

所述的常住人口信息库包括未成年人信息库、成年人信息库和社区住户所饲宠物信息库；

所述的摄像头网信息库包括摄像头出厂信息库、排布与位置变更信息库、运行状态与检修历史记录信息库。

3.根据权利要求2所述的社区照明网与云平台社区人口信息库结合实现自动寻人追踪的系统，其特征在于，所述的排布与位置变更信息库包括任一路灯上的360°全景摄像头序号i和该360°全景摄像头i最近的5个360°全景摄像头的序号。

4.根据权利要求2所述的社区照明网与云平台社区人口信息库结合实现自动寻人追踪的系统，其特征在于，所述的社区常住人口信息库包括该城市常住未成年人口的面部、指纹、日常活动区域、亲属关系信息和居住地址信息，所述的社区常驻人口信息库每年更新录入个人信息，及时保存，用以需要时随时调出。

5.一种社区照明网与云平台社区人口信息库结合实现自动寻人追踪的方法，包括利用权利要求1-4任意一向所述的社区照明网与云平台社区人口信息库结合实现自动寻人追踪的系统实现自动寻人追踪，其特征在于，该方法具体包括如下步骤：S1、使用社区360°全景摄像头、云端社区追踪寻人系统信息库、智能寻人路线规划、智慧照明模块、单片机和无线传输模块结合社区路灯照明灯排布，建立社区摄像头网；

S2、通过单片机控制智能路灯与360°全景摄像头动作，拍摄视屏信息；

S3、通过云平台接收并存储360°全景摄像头拍摄的视频信息；

S4、在拍摄的视频信息的辅助下，利用寻人路线规划模块确定目标行动路线：S401、确定要搜寻的目标人物能够确定的最后出现的时间地点，以该时间点为时间轴原点，以该地点为圆心，以距圆心最近的5个摄像头中最远的摄像头与圆心的距离为半径，抽取圆内路灯摄像头视频历史记录；根据路灯的距离选择要调取的历史视频信息：Rio＝max{(xij-xis)2+(yij-yis)2}；

其中，Rio为时间轴原点摄像头为圆心时搜索区域圆的半径，(xij,yij)为编号为i的摄像头坐标，(xis,yis)为关联摄像头坐标；

S402、对已搜索过视频的摄像头进行标注；

S403、若未出现目标，圆心不变，半径扩大一倍；视频内出现目标，则以该视频对应摄像头位置作为新的圆心；

其中，i为摄像头序号，(xij,yij)为初始圆点坐标，(xis,yis)为关联摄像头坐标，Rin为新的搜索半径，O(x,y)为最后拍摄到目标任务的摄像头圆心坐标；

S404、重复S402，排除已抽取过的；

S405、当时间轴达到当前时刻，或者半径扩大两倍后仍无目标出现，锁定目标最后出现的摄像头区域，提示搜索结束；

S406、在虚拟社区地图上，点亮有目标人物出现的摄像头对应的LED，并根据目标出现的时间轴，绘制目标行动路线。

6.根据权利要求5所述的社区照明网与云平台社区人口信息库结合实现自动寻人追踪的方法，其特征在于，所述的S401中，通过卷积神经网络结合Haar特征与LBP算法截取视频中出现的人脸：设置输入帧率20fps，侦测间隔4侦，每秒对5帧图像进行处理：

其中，Th为设定阈值，τ(t)与τ(t-1)表示相邻时刻图中同一位置的像素点,W表示(t-1)时刻权重值，S表示图片静态部分，BJT和BJT-1表示相邻时刻背景图；

对运动物体进行人脸判断：

其中，x为输入值，Confidence表示图像为人脸的可能性得分，P为该判断点符合人脸特征的概率，IOU为每个判断点判断图像是否为人脸的标准；

将检测出的人脸统一预处理，进行特征提取：

进行局部二值化：

将提取特征与目标任务面部特征进行匹配测试，确定目标历史活动区域。

7.根据权利要求5所述的社区照明网与云平台社区人口信息库结合实现自动寻人追踪的方法，其特征在于，所述的S402中，360°全景摄像头进行标注每次以每个成功捕获目标任务图像的摄像头为圆心，距圆心最近的5个摄像头中最远的摄像头与圆心的距离作半径；结合摄像头位置排布信息库，自动调取其圆内摄像头视频信息。