1.一种基于历史信息的帧内编码速度优化方法，其特征在于，包括：获取编码单元；

当所述编码单元为第一轮编码单元时，对所述第一轮编码单元的相关指标进行计算，并根据所述相关指标的计算结果对所述第一轮编码单元进行编码；

将所述相关指标的计算结果与动态阈值进行比较，确定编码单元的划分类型；其中，所述动态阈值根据编码单元的历史划分信息进行动态调整；

当所述编码单元为后续轮编码单元时，判断所述后续轮编码单元是否提前终止划分；

若是，则返回获取编码单元的步骤；反之，则对所述后续轮编码单元进行编码；

完成对所有编码单元的编码操作；

所述判断所述后续轮编码单元是否提前终止划分，包括：在针对同质性的子策略中，对于待划分类型，若编码单元的平均纹理值小于其对应的动态阈值，则跳过该待划分类型；

在针对方向性的子策略中，对于待划分类型，判断是否满足第一跳过条件，若是，则跳过该待划分类型；

在针对子部分之间纹理差异性的子策略中，判断是否满足第二跳过条件，若是，则提前终止当前划分类型。

2.根据权利要求1所述的基于历史信息的帧内编码速度优化方法，其特征在于，所述方法还包括：对编码树单元内每一个编码单元进行判断，判断该编码单元是第一轮编码单元或者是后续轮编码单元。

3.根据权利要求1所述的基于历史信息的帧内编码速度优化方法，其特征在于，所述相关指标包括纹理信息、水平梯度值以及竖直梯度值，所述对所述第一轮编码单元的相关指标进行计算这一步骤包括：计算所述第一轮编码单元的水平梯度值；

计算所述第一轮编码单元的竖直梯度值；

根据所述水平梯度值和所述竖直梯度值，计算所述第一轮编码单元的纹理信息；

其中，所述水平梯度值Gx的计算公式为：

所述竖直梯度值Gy的计算公式为；

所述纹理信息T(i,j)的计算公式为：

T(i,j)＝|Gx(i,j)|+|Gy(i,j)|其中，P代表以(i,j)位置的像素值为中心的3×3大小的像素矩阵；(i,j)代表图像中第i行，第j列的位置。

4.根据权利要求3所述的基于历史信息的帧内编码速度优化方法，其特征在于，所述方法还包括：在对所述第一轮编码单元的相关指标进行计算这一步骤中，计算所述第一轮编码单元内多个子单元的平均纹理值。

5.根据权利要求1所述的基于历史信息的帧内编码速度优化方法，其特征在于，所述将所述相关指标的计算结果与动态阈值进行比较，确定编码单元的划分类型，包括：对于第一轮编码单元，当不划分时的率失真代价小于待划分类型对应的率失真代价，对所述动态阈值进行调整；

所述动态阈值的调整公式为：

其中，Thr代表调整后的阈值；Thr_old代表调整前的阈值； 代表第一轮编码单元的平均纹理值。

6.根据权利要求1所述的基于历史信息的帧内编码速度优化方法，其特征在于，所述第一跳过条件的表达式为：所述第二跳过条件的表达式为：

Diff_ratio

其中，

代表当前编码单元的平均水平梯度值； 代表当前编码单元的平均垂直梯度值；

Thr代表判决的阈值；BT‑V代表二叉树垂直划分模式；TT‑V代表三叉树垂直划分模式；BT‑H代表二叉树水平划分模式；TT‑H代表三叉树水平划分模式；Diff_ratio代表子块差异度；

Ratio_1代表子块差异度1；Ratio_2代表子块差异度2； 代表第一个子块的平均纹理值；

代表第二个子块的平均纹理值； 代表第三个子块的平均纹理值。

7.一种基于历史信息的帧内编码速度优化装置，其特征在于，包括：第一模块，用于获取编码单元；

第二模块，用于当所述编码单元为第一轮编码单元时，对所述第一轮编码单元的相关指标进行计算，并根据所述相关指标的计算结果对所述第一轮编码单元进行编码；

第三模块，用于将所述相关指标的计算结果与动态阈值进行比较，确定编码单元的划分类型；其中，所述动态阈值根据编码单元的历史划分信息进动态调整；

第四模块，用于当所述编码单元为后续轮编码单元时，判断所述后续轮编码单元是否提前终止划分；若是，则返回获取编码单元的步骤；反之，则对所述后续轮编码单元进行编码；

第五模块，用于完成对所有编码单元的编码操作；

所述判断所述后续轮编码单元是否提前终止划分，包括：在针对同质性的子策略中，对于待划分类型，若编码单元的平均纹理值小于其对应的动态阈值，则跳过该待划分类型；

在针对方向性的子策略中，对于待划分类型，判断是否满足第一跳过条件，若是，则跳过该待划分类型；

在针对子部分之间纹理差异性的子策略中，判断是否满足第二跳过条件，若是，则提前终止当前划分类型。

8.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器；

所述存储器用于存储程序；

所述处理器执行所述程序实现如权利要求1‑6中任一项所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如权利要求1‑6中任一项所述的方法。