1.一种基于无人机视频流的呼吸率检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取包含目标物呼吸动作体征的视频流，选择视频流中目标物胸腹部作为感兴趣区域；

对所述感兴趣区域进行灰度处理，将目标物胸腹部呼吸振动区域作为对象，对呼吸振动区域进行时间相位处理，提取原始信号；

利用模态分解方法分离出所述原始信号的多个本征模态，将所述多个本征模态与呼吸波形拟合得呼吸模态信号作为呼吸信号；

提取所述呼吸信号，利用预置呼吸率计算方法对呼吸率信号进行计算，得到呼吸率。

2.根据权利要求1所述的一种基于无人机视频流的呼吸率检测方法，其特征在于，所述对呼吸振动区域进行时间相位处理，提取原始信号步骤包括：根据所述视频流的尺寸确定复可控金字塔滤波器组的层数，构建多个尺度方向的复可控滤波器组；

使用复可控金字塔滤波器组将视频的每一帧图像进行多尺度分解，转化为多尺度多方向局部相位信息和幅度信息；

根据所述呼吸振动区域信息集中于振动区域边缘或纹理边缘处，使用幅度信息对相位信息进行空间域加权，提升信号信噪比；

将每一帧的多个尺度和多个方向的相位序列叠加得到相位与时间的复合信号，作为所述原始信号，所述原始信号中夹杂干扰信号。

3.根据权利要求2所述的一种基于无人机视频流的呼吸率检测方法，其特征在于，所述利用模态分解方法分离出原始信号的多个本征模态，将所述多个本征模态与呼吸波形拟合得呼吸模态信号作为呼吸信号步骤包括：使用变分模态分解算法分解原始信号获得多个本征模态，将所述多个本征模态与呼吸波形拟合作为候选的呼吸模态信号；

去除原始信号中干扰信号，选择方差最小的呼吸模态信号作为呼吸信号。

4.根据权利要求1所述的一种基于无人机视频流的呼吸率检测方法，其特征在于，所述的预置呼吸率算法包括：获取快速傅里叶变换分析功率谱，确定所述功率谱中最大功率对应的频率为呼吸率；

和/或

利用傅里叶迭代插值算法对所述呼吸率信号进行计算，获取对应的呼吸率。

5.根据权利要求4所述的一种基于无人机视频流的呼吸率检测方法，其特征在于，所述利用傅里叶迭代插值算法对所述呼吸率信号进行计算，获取对应的呼吸率步骤包括：计算样本数为N的呼吸信号的功率谱P和功率最大值对应的位置T；

根据傅里叶级数迭代插值计算，确定迭代多次后趋于稳定的傅里叶系数偏差Eq；

确定呼吸率RR的计算公式如下：

其中，fs是视频采样率，N为样本数，Eq为傅里叶系数偏差，N为样本数。

6.根据权利要求2所述的一种基于无人机视频流的呼吸率检测方法，其特征在于：所述使用幅度信息对相位信息进行空间域加权提升信号信噪比步骤中空间域加权计算公式为：Bi(x,y,t)＝Bi(x,y,t)·Ai(x,y,t)其中，相位子带序列为Bi(x,y,t)，x和y表示视频图像中像素点水平方向和竖直方向的位置，t表示视频流中第t帧图像，幅度子带序列为Ai(x,y,t)。

7.一种基于无人机视频流的呼吸率检测装置，其特征在于，包括：视频接收模块，其用于获取包含目标物呼吸动作体征的视频流，选择视频流中目标物胸腹部作为感兴趣区域；

信号提取模块，其用于对所述感兴趣区域进行灰度处理，将目标物胸腹部呼吸振动区域作为对象，对呼吸振动区域进行时间相位处理，提取原始信号；

模态分解模块，其用于利用模态分解方法分离出原始信号的多个本征模态，将所述多个本征模态与呼吸波形拟合得呼吸模态信号作为呼吸信号；

计算模块，其用于提取所述呼吸信号，利用预置呼吸率计算方法对呼吸率信号进行计算，得到呼吸率。

8.一种生命体征探测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：无人机搭载摄像机对目标区域进行探测搜索；

利用视觉定位技术调整无人机飞行参数，使无人机飞行到目标物周围；

由无人机搭载摄像机拍摄目标物胸腹部呼吸动作体征获得视频流，利用权利要求1‑6任意一项方法获取目标物呼吸率。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器依次连接，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1‑7任一项所述的方法。

10.一种可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1‑7任一项所述的方法。