1.一种用于监视器的人工智能多源数据处理系统，其特征在于，包括数据处理装置(1)，用于采集来自监视器的各种多源数据，并对多源数据进行处理和存储；所述数据处理装置(1)顶部设置有监视器主体(3)，所述数据处理装置(1)和监视器主体(3)之间通过数据线(2)通讯连接，所述数据处理装置(1)包括数据采集单元(4)、数据分类单元(5)、数据存储单元(6)、中央控制器(7)和数据接口。

2.根据权利要求1所述的一种用于监视器的人工智能多源数据处理系统，其特征在于：所述数据处理装置(1)还包括程序存储器(8)，所述程序存储器(8)与中央控制器(7)电性连接，其中：所述数据采集单元(4)用于将监视器主体(3)监视的视频和语音数据进行采集；

所述数据分类单元(5)用于将数据采集单元(4)采集的视频数据进行分类；

所述数据存储单元(6)用于将数据采集单元(4)采集的数据进行分类存储；

所述中央控制器(7)用于控制数据采集单元(4)、数据分类单元(5)和数据存储单元(6)进行数据处理工作；

所述程序存储器(8)用于存储中央控制器(7)控制数据采集单元(4)、数据分类单元(5)和数据存储单元(6)完成数据处理所需的算法程序。

3.根据权利要求1所述的一种用于监视器的人工智能多源数据处理系统，其特征在于：所述数据存储单元(6)包括视频存储器(9)、语音存储器(10)和时序存储器(11)，所述视频存储器(9)、语音存储器(10)和时序存储器(11)均与数据分类单元(5)电性连接。

4.根据权利要求1所述的一种用于监视器的人工智能多源数据处理系统，其特征在于：所述数据采集单元(4)基于人工智能对所述监视器主体(3)的监视数据进行自动采集，所述数据分类单元(5)的数据分类算法原理如下：基于人工智能将所述数据采集单元(4)采集的视频数据分为K类，每一类的区别向量为θk，组成二维矩阵为θk*n，然后采用Softmax函数将一个K维的任意实数向量压缩(映射)成另一个K维的实数向量，其中向量中的每个元素取值都介于(0 ，1)之间 ，则已知的数据中属于第k类型数据的概率函数为：而对于未知数据所属类型的似然估计似然函数为：

根据似然估计结果，对向量中的

每个元素取值介于(0，1)之间的数据进行提取，提取数据的对数似然函数为：

5.根据权利要求1所述的一种用于监视器的人工智能多源数据处理系统，其特征在于：所述程序存储器(8)中存储有数据优化算法程序，所述中央控制器(7)所对应的控制算法为：通过数据优化算法，将经过提取的数据进行清洗，提高数据处理精度。

6.根据权利要求1所述的一种用于监视器的人工智能多源数据处理系统，其特征在于：所述中央控制器(7)基于人工智能对所述数据采集单元(4)采集的数据进行加权处理，其中(i)局部加权损失函数为： 则 ω 是权

重，它根据要预测的点与数据集中的点的距离来为数据集中的点赋权值，当某点离要预测的点越远，其权重越小，否则越大，减少相似数据在分类时的相互影响，使视频分类更加精准。

7.根据权利要求1所述的一种用于监视器的人工智能多源数据处理系统，其特征在于：所述数据采集单元(4)，包括：

指令获取单元，用于获取对所述监视器主体(3)的数据采集请求，并所述数据采集请求，生成第一采集指令；

指令分析单元，用于将所述第一采集指令加入至在特定时间内的指令序列中，并对所述指令序列中的其他指令进行分析，获取与所述第一采集指令中相同数据采集请求；

请求划分单元，用于将所述数据采集请求中与所述相同数据采集请求一致的作为第一请求，其他数据采集请求作为第二请求；

指令完善单元，用于将所述第一请求按照第一采集方式进行获取，将所述第二请求按照第二采集方式进行获取，基于不同的数据采集方式，对所述第一采集指令加入采集方式指令，得到第二采集指令；

指标获取单元，用于基于所述数据采集请求，设置数据采集过程中的监测指标，并基于所述监测指标生成指标配置文件；

采集单元，用于生成所述第二采集指令对应的数据采集程序，并基于所述数据采集程序对所述监视器主体(3)进行数据采集；

采集监测单元，用于基于所述指标配置文件，对数据采集过程进行监测，得到指标参数取值，并判断所述指标参数取值是否在预设指标范围内；

若是，表明所述数据采集过程正常；

否则，表明所述数据采集过程异常，并提取不在所述预设指标范围的异常指标参数；

采集调整单元，用于基于所述预设指标范围，对异常指标参数进行调整，得到目标指标参数，并基于所述目标指标参数对所述数据采集程序进行相应修改，并按照新的数据采集程序对所述监视器主体(3)进行数据采集。

8.根据权利要求7所述的一种用于监视器的人工智能多源数据处理系统，其特征在于，所述指令完善单元包括：方式设置单元，用于根据所述其他指令获取的相同采集数据的存储地址，从所述存储地址中直接获取所述相同采集数据，得到第一采集方式；

所述方式设置单元，还用于根据生成的采集指令，直接对所述监视器主体(3)进行数据采集，得到第二采集方式。

9.根据权利要求1所述的一种用于监视器的人工智能多源数据处理系统，还包括：数据标记单元，与所述数据采集单元(4)和数据存储单元(6)连接，用于将所述数据采集单元(4)采集得到的监控数据进行初步风险评估，并根据风险评估结果，对所述监控数据进行标记，得到标记监控数据，然后将所述标记监控数据传输至所述述数据存储单元(6)进行分类存储；

所述数据标记单元，包括：

信息提取单元，用于收集历史异常事件集合，并提取所述历史异常事件集合中的视频信息和音频信息；

特征确定单元，用于对所述视频信息中的每一帧进行图像分析，确定异常视觉状态特征，对所述音频信息进行语音识别分析，确定异常听觉状态特征；

特征分析单元，用于基于所述历史异常事件集合的时间关系，对所述异常视觉状态特征和异常听觉状态特征进行时间上的关联，建立三维状态矩阵；

矩阵建立单元，用于基于预先对所述历史异常事件集合中的事件安全等级的设置，对所述三维状态矩阵进行安全等级标记，得到状态评估矩阵；

模型建立单元，用于对所述状态评估矩阵进行分析，确定视觉、听觉、时间和安全等级四者之间的关联关系，并基于所述关联关系建立风险评估模型；

监控数据分析单元，用于将对所述监控数据进行分类得到视频数据和音频数据，将所述视频数据和音频数据分别输入所述风险评估模型，得到评估安全等级大于预设等级的目标视频数据和目标音频数据；

所述监控数据分析单元，还用于获取与所述目标视频数据在同一时间的对应音频数据，并输入所述风险评估模型中，得到第一安全等级，且获取与所述目标音频数据在同一时间的对应视频数据，并输入所述风险评估模型中，得到第二安全等级；

判断单元，用于判断所述第一安全等级与所述目标视频数据的安全等级是否在第一预设差异范围内；

若是，基于所述目标视频数据的安全等级进行安全等级标记，得到标记监控数据；

否则，基于所述第一安全等级与所述目标视频数据的安全等级的差异，为所述目标视频数据的安全等级设置第一权重，得到第一加权安全等级，基于所述第一加权安全等级进行标记，得到标记监控数据；

所述判断单元，还用于判断所述第二安全等级与所述目标音频数据的安全等级是否在第二预设差异范围内；

若是，基于所述目标音频数据的安全等级进行安全等级标记，得到标记监控数据；

否则，基于所述第二安全等级与所述目标视频数据的安全等级的差异，为所述目标音频数据的安全等级设置第二权重，得到第二加权安全等级，基于所述第二加权安全等级进行标记，得到标记监控数据。

10.根据权利要求1所述的一种用于监视器的人工智能多源数据处理系统，其特征在于，所述视频存储单元(3)还包括：存储处理单元，用于对获取到的监控数据设置存储区域和存储方式；

所述存储处理单元包括：

数据分析单元，用于获取所述监控数据的查询规律、数据格式、数据重复度，并为所述监控数据划分不同的存储区域；

能耗设置单元，用于基于存储区域的监控数据的特征，对所述存储区域的能耗模式进行设置；

计算单元，用于基于存储区域的能耗模式，计算对所述存储区域的能耗利用率，并在所述能耗利用率小于预设利用率时，重新对所述监控数据的存储区域及能耗模式进行调整。