1.一种图像模板的更新方法，其特征在于，包括：

对目标对象进行图像采集得到所述目标对象的目标样本图像；

确定所述目标样本图像与所述目标对象的第一图像模板之间的相似度在第一预设范围内，所述目标对象有至少一个图像模板，所述第一图像模板属于所述目标对象的至少一个图像模板；

使用所述目标样本图像分别对所述目标对象的每一个图像模板进行预替换得到至少一个预替换模板集合；

计算所述至少一个预替换模板集合中每一个预替换模板集合的均匀性参数，所述均匀性参数用于指示对应的预替换模板集合中所述目标对象的图像模板分布的均匀性；

如果目标对象替换第二图像模板后得到的预替换模板集合的均匀性参数小于预设均匀性数值时，将所述目标样本图像作为所述目标对象的图像模板并替换所述第二图像模板，所述第二图像模板属于所述目标对象的至少一个图像模板。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述目标样本图像分别替换所述目标对象的每一个图像模板并得到对应的均匀性参数，包括：在所述目标对象的横向转动角度和纵向转动角度的取值范围内均匀得划分至少一个区域；

对于所述目标对象的每一个图像模板，将所述目标样本图像替换所述目标对象的图像模板后，确定分布在每个区域内的图像模板的数量，并计算所有区域的图像模板数量的标准差/方差作为所述均匀性参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对于替换前所述目标对象的图像模板，确定分布在每个区域内的图像模板的数量，并计算所有区域的图像模板数量的标准差/方差作为所述预设均匀性数值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，计算所述至少一个区域的图像模板数量的标准差/方差作为所述均匀性参数，包括：将所述至少一个区域划分为第一部分和第二部分；

计算所述第一部分内所有区域的图像模板数量的标准差/方差除以第一因子后的数值作为所述均匀性参数中的第一参数；

计算所述第二部分内所有区域的图像模板数量的标准差/方差除以第一因子后的数值作为所述均匀性参数中的第二参数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对于替换前所述目标对象的图像模板，确定分布在每个区域内的图像模板的数量；

计算所述第一部分内所有区域的图像模板数量的标准差/方差作为所述预设均匀性数值中的第一均匀性数值，在所述第一参数小于所述第一均匀性数值时，确定所述均匀性参数小于所述预设均匀性数值；

和/或，计算所述第二部分内所有区域的图像模板数量的标准差/方差作为所述预设均匀性数值中的第二均匀性数值，在所述第二参数小于所述第二均匀性数值时，确定所述均匀性参数小于所述预设均匀性数值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：计算至少一个图像中每一个图像与所述目标对象的图像模板的第一相似度平均值；将第一相似度平均值在第二预设范围内的图像确定为所述目标对象的目标样本图像。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述相似度大于第一阈值并且小于或等于第二阈值时，确定所述目标对象的目标样本图像与所述目标对象的第一图像模板之间的相似度在所述第一预设范围内。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：计算非目标对象的样本图像集合中每一个样本图像与所述目标对象的图像模板的第二相似度平均值，将数值最大的第二相似度平均值确定为所述第一阈值。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确定所述目标样本图像中目标对象的横向转动角度和纵向转动角度；在所述横向转动角度和所述纵向转动角度的平方和在第三预设范围内时，确定所述目标对象的目标样本图像与所述目标对象的第一图像模板之间的相似度在所述第一预设范围内。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用所述目标样本图像分别对所述目标对象的每一个图像模板进行预替换得到至少一个预替换模板集合，包括：在确定所述目标对象的图像模板数量等于预设数量时，使用所述目标样本图像分别对所述目标对象的每一个图像模板进行预替换得到所述至少一个预替换模板集合。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述目标对象的图像模板数量小于预设数量时，将所述目标对象的目标样本图像确定为所述目标对象的图像模板。

12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述目标对象的均匀性参数中存在小于预设均匀性数值的均匀性参数时，在所述目标对象的图像模板中，将与所述目标对象替换后得到的均匀性参数最小的图像模板替换为所述目标样本图像。

13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在与所述目标对象替换后得到的均匀性参数小于所述预设均匀性数值的图像模板中，将与所述目标对象在图像识别过程中匹配命中次数最小的图像模板替换为所述目标样本图像。

14.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在与所述目标对象替换后得到的均匀性参数小于所述预设均匀性数值的图像模板中，将使用时间最长的图像模板替换为所述目标样本图像。

15.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述目标样本图像与所述目标对象的至少一个图像模板进行匹配；

在所述目标样本图像与所述目标对象的任意一个图像模板匹配成功后，确定所述目标对象身份验证成功。

16.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述目标样本图像确定为所述目标对象的图像模板，存储所述目标对象的图像模板，并完成对所述目标对象的注册。

17.根据权利要求1‑16任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述目标样本图像的二维图像转换为三维点云信息，根据所述三维点云信息通过外参旋转矩阵计算所述目标样本图像中所述目标对象的横向转动角度和纵向转动角度。

18.一种图像模板的更新设备，其特征在于，包括：准许学习模块、均匀性参数模块和图像模板管理模块；

其中，所述准许学习模块，用于在目标对象的图像模板数量等于预设数量时，将目标样本图像分别替换所述目标对象的每一个图像模板并得到对应的均匀性参数，所述均匀性参数用于指示所述目标样本图像替换所述目标对象的图像模板后所述目标对象的图像模板分布的均匀性；

所述均匀性参数模块，用于根据实际对象参考值和实际对象测量值确定第一传感器的校准系数，所述校准系数用于对所述第一传感器检测得到的电信号进行校准；

所述图像模板管理模块，用于如果目标对象替换第二图像模板后得到的均匀性参数小于预设均匀性数值时，将所述目标样本图像作为所述目标对象的图像模板并替换所述第二图像模板。

19.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器、存储器、图像采集模块，所述至少一个处理器、所述存储器和所述图像采集模块通过总线相互连接并完成通信；所述图像采集模块包括红外摄像机和散斑投射器；

所述存储器上存储有至少一个程序，所述至少一个处理器执行所述存储器上存储的程序时，实现如权利要求1‑17任一项所述的方法。

20.一种存储介质，其特征在于，包括：所述存储介质上存储有计算机程序，在至少一个处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1‑17任一项所述的方法。