1.一种变电站巡检机器人，其特征在于：包括摄像模块、RFID模块、处理模块，所述摄像模块包括多种摄像组件，所述多种摄像组件具有对不同场景下的工作策略，所述工作策略包括以单一所述摄像组件进行图像获取或以不同所述摄像组件的组合进行图像获取，所述RFID模块用于获取当前区域的场景定义，

所述处理模块根据所述RFID模块获取到的当前区域的场景定义，控制所述摄像模块，以对应所述当前区域的场景定义下的工作策略进行图像获取，工作时，所述巡检机器人移动到当前区域，检测在该当前区域预设的一电子标签，并用所述RFID模块获取该电子标签中预存的所述场景定义，得到所述摄像组件的所述工作策略，以该工作策略驱动所述摄像模块中的摄像组件进行图像获取，从而得到待检测数据；

所述处理模块包括控制部，图像分析部以及数据存储部；

其中，在所述数据存储部建立数据库，所述数据库包括与所述摄像模块拍摄得的第一图像相关联的关键字，所述关键字由监控人员操控终端设备设置，并将该关键字与该第一图像相关联后传输至所述数据存储部储存，所述终端设备与所述处理模块通信连接；

所述控制部根据上述场景定义信息控制摄像模块执行相应的工作策略，获取待检设备的第二图像；

所述摄像模块将拍摄得的该第二图像传输至处理模块中的图像分析部，图像分析部将所述第二图像与数据存储部中预存的第一图像比对，找出相似的第一图像同时提取该第一图像的关键字，并将该关键字发送至控制部；

控制部接收该关键字，根据所述关键字对摄像模块的方位进行调整，将当前待检设备放置在图像中心，调整结束后，摄像模块再度拍摄图像并将得到的图像输送至图像分析部。

2.根据权利要求1所述的变电站巡检机器人，其特征在于：对所述变电站进行区域划分，在划分后的区域中设置所述电子标签，所述电子标签中存有该电子标签所处区域的所述场景定义信息。

3.根据权利要求2所述的变电站巡检机器人，其特征在于：所述多种摄像组件包括广角摄像头、高清摄像头及雷达。

4.根据权利要求3所述的变电站巡检机器人，其特征在于：所述数据库还包括设备缺陷识别模型，所述设备缺陷识别模型的建立进行如下处理：所述变电站巡检机器人根据所述关键字执行检测当前待检设备所需的动作，根据该关键字调整所述摄像模块的方位，使得该待检设备处于所述摄像模块的图像中心，所述摄像模块拍摄该待检设备各个状态下的状态信息图像样本，对深度卷积神经网络模型进行训练，得到所述设备缺陷识别模型，将该设备缺陷识别模型储存至所述数据存储部。

5.根据权利要求4所述的变电站巡检机器人，其特征在于：所述摄像模块拍摄数量大于一张的状态信息图像样本，从该状态信息图像样本中随机抽取得到待训练照片样本集合和待校验照片样本集合；利用随机梯度下降法对所述深度卷积神经网络模型进行训练，利用所述待校验照片样本集合的照片样本校核训练后的所述深度卷积神经网络模型，从而得到所述设备缺陷识别模型。

6.一种利用如权利要求1‑5任意一项所述的变电站巡检机器人的巡检方法，其特征在于，包括以下步骤：所述巡检机器人移动到当前区域，检测在该当前区域预设的所述电子标签，通过RFID模块获取该电子标签中预存的所述场景定义，得到所述摄像模块中所述摄像组件的所述工作策略，以该工作策略驱动所述摄像模块中的所述摄像组件进行图像获取，从而得到待检测数据；

所述处理模块包括控制部，图像分析部以及数据存储部；

其中，在所述数据存储部建立数据库，所述数据库包括与所述摄像模块拍摄得的第一图像相关联的关键字，所述关键字由监控人员操控终端设备设置，并将该关键字与该第一图像相关联后传输至所述数据存储部储存，所述终端设备与所述处理模块通信连接；

所述控制部根据上述场景定义信息控制摄像模块执行相应的工作策略，获取待检设备的第二图像；

所述摄像模块将拍摄得的该第二图像传输至处理模块中的图像分析部，图像分析部将所述第二图像与数据存储部中预存的第一图像比对，找出相似的第一图像同时提取该第一图像的关键字，并将该关键字发送至控制部；

控制部接收该关键字，根据所述关键字对摄像模块的方位进行调整，将当前待检设备放置在图像中心，调整结束后，摄像模块再度拍摄图像并将得到的图像输送至图像分析部。

7.根据权利要求6所述的巡检方法，其特征在于：所述数据库建立步骤还包括：根据所述关键字执行检测当前待检设备所需的动作，调整所述摄像模块的方位，使得当前待检设备处于所述摄像模块的图像中心，该摄像模块拍摄当前待检设备各个状态下的状态信息图像，所述状态信息图像数量大于一张，对深度卷积神经网络模型进行训练，得到设备缺陷识别模型，将该设备缺陷识别模型储存至所述数据存储部。

8.根据权利要求6所述的巡检方法，其特征在于：所述巡检方法还包括对变电站进行区域划分，在划分后的区域中设置所述电子标签，所述电子标签中存有该电子标签所处区域的所述场景定义信息。