1.一种基于近红外光谱的物质类别识别方法，其特征在于，包括：获取待测样本在预设波段内的近红外光谱曲线，并确定所述待测样本的近红外光谱曲线在多个预设波长处对应的第一特征点；

确定每相邻两个第一特征点之间连线的斜率，并将每相邻两个第一特征点之间连线的斜率形成目标特征向量；其中，所述相邻两个第一特征点为波长相邻的两个第一特征点；

分别计算所述目标特征向量与多个预设种类分别对应的标准特征向量之间的距离，确定最小距离对应的预设种类为所述待测样本的种类；

在所述获取待测样本在预设波段内的近红外光谱曲线，并确定所述待测样本的近红外光谱曲线在多个预设波长处对应的第一特征点之前，所述方法还包括：获取多个预设种类的实验样本在预设波段内的近红外光谱曲线；

根据多个预设种类的实验样本的近红外光谱曲线，确定所述多个预设波长；

针对每个预设种类，根据该预设种类的实验样本的近红外光谱曲线及所述多个预设波长，确定该预设种类对应的标准特征向量；

所述根据多个预设种类的实验样本的近红外光谱曲线，确定所述多个预设波长，包括：针对每个预设种类，确定该预设种类的实验样本的近红外光谱曲线中的各个极值点为中间特征点；

根据各个预设种类对应的近红外光谱曲线中的中间特征点，确定所述多个预设波长。

2.如权利要求1所述的基于近红外光谱的物质类别识别方法，其特征在于，所述根据各个预设种类对应的近红外光谱曲线中的中间特征点，确定所述多个预设波长，包括：查找第一波长；其中，各个预设种类对应的近红外光谱曲线中均存在第一波长对应的中间特征点；所述第一波长为多个；

将多个第一波长作为多个预设波长；其中，所述第一波长的数量与所述预设波长的数量一致。

3.如权利要求1所述的基于近红外光谱的物质类别识别方法，其特征在于，所述根据各个预设种类对应的近红外光谱曲线中的中间特征点，确定所述多个预设波长，包括：查找第一波长；其中，各个预设种类对应的近红外光谱曲线中均存在第一波长对应的中间特征点；所述第一波长为多个；

从多个第一波长中选取所述多个预设波长；其中，所述预设波长的数量小于所述第一波长的数量。

4.如权利要求1所述的基于近红外光谱的物质类别识别方法，其特征在于，所述根据该预设种类的实验样本的近红外光谱曲线及所述多个预设波长，确定该预设种类对应的标准特征向量，包括：确定该预设种类的实验样本的近红外光谱曲线在所述多个预设波长处对应的第二特征点；

确定每相邻两个第二特征点之间连线的斜率；

将每相邻两个第二特征点之间连线的斜率形成该预设种类对应的标准特征向量；其中，所述相邻两个第二特征点为波长相邻的两个第二特征点。

5.如权利要求1至4任一项所述的基于近红外光谱的物质类别识别方法，其特征在于，所述距离为马氏距离。

6.一种基于近红外光谱的物质类别识别装置，其特征在于，包括：特征点确定模块，用于获取待测样本在预设波段内的近红外光谱曲线，并确定所述待测样本的近红外光谱曲线在多个预设波长处对应的第一特征点；

目标特征向量确定模块，用于确定每相邻两个第一特征点之间连线的斜率，并将每相邻两个第一特征点之间连线的斜率形成目标特征向量；其中，所述相邻两个第一特征点为波长相邻的两个第一特征点；

识别模块，用于分别计算所述目标特征向量与多个预设种类分别对应的标准特征向量之间的距离，确定最小距离对应的预设种类为所述待测样本的种类；

所述装置还包括：

光谱获取模块，用于获取多个预设种类的实验样本在预设波段内的近红外光谱曲线；

预设波长确定模块，用于根据多个预设种类的实验样本的近红外光谱曲线，确定所述多个预设波长；

标准特征向量确定模块，用于针对每个预设种类，根据该预设种类的实验样本的近红外光谱曲线及所述多个预设波长，确定该预设种类对应的标准特征向量；

所述预设波长确定模块包括：

特征点序列确定单元，用于针对每个预设种类，确定该预设种类的实验样本的近红外光谱曲线中的各个极值点为中间特征点；

波长确定单元，用于根据各个预设种类对应的近红外光谱曲线中的中间特征点，确定所述多个预设波长。

7.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述基于近红外光谱的物质类别识别方法的步骤。

8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述基于近红外光谱的物质类别识别方法的步骤。