1.一种基于云计算的图形图像快速识别方法，其特征在于，包括：获取基础图像数据，对基础图像数据进行图像预处理之后发送至中枢分析模块；其中，图像预处理包括图像分割、图像去噪或者灰度变换，中枢分析模块基于云服务器构建；

识别基础图像数据的基础图像特征；根据基础图像特征构建图像特征树，并关联基础图像数据；其中，基础图像特征包括属性特征和图形特征，图形特征包括点线面特征；

识别所述基础图像数据，获取基础图像特征，包括：

接收基础图像数据，提取基础图像数据的属性特征；其中，属性特征包括应用领域和色彩特征，色彩特征包括色彩成分以及各色彩成分的占比；

依次提取基础图像数据的点特征、线特征和面特征，获取图形特征；将属性特征和图形特征整合生成基础图像特征；

对待识别图像进行图像预处理获取目标特征，结合图像特征树提取相似图像，包括：提取目标特征中的应用领域，根据应用领域定位图像特征树的一级枝干；提取目标特征中的色彩特征，根据色彩特征在一级枝干的基础上定位至少一个二级枝干；以及根据图形特征确定末尾枝干，提取与末尾枝干相关联的基础图像数据作为相似图像；

根据所述色彩特征定位二级枝干，包括：

提取目标特征中的色彩特征，根据其中的色彩成分进行二级枝干的初步匹配，之后再根据各色彩成本的占比进行精细匹配，定位得到符合要求的二级枝干；

根据所述图形特征确定末尾枝干，包括：

将目标特征中的图形特征分别与二级枝干中的图形特征进行比较，依次获取点特征系数DTX、线特征系数XTX和面特征系数MTX；

通过公式ZDX=α×DTX×XTX×MTX确定枝干定位系数ZDX；判断枝干定位系数是否大于枝干定位阈值确定末尾枝干；其中，α为根据经验设定的比例系数；

对待识别图像进行图像预处理，之后提取其基础图像特征，标记为目标特征；在图像特征树中对目标特征进行检索，确定是否存在相似图像；是，提取相似图像，与待识别图像进行比对；否，则根据目标特征更新图像特征树。

2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的图形图像快速识别方法，其特征在于，基于所述基础图像特征构建图像特征树，包括：按照层级关系将基础图像特征划分为若干级别特征，提取每个级别特征之间的关联关系，结合树状分类技术构建图像特征树；

将基础图像数据与对应图像特征树的末尾枝干进行关联，并定时更新存储。

3.根据权利要求1所述的一种基于云计算的图形图像快速识别方法，其特征在于，将所述待识别图像与相似图像进行比对分析，包括：比较待识别图像的目标特征和相似图像的基础图像特征，获取相似度；

当相似度均小于相似度阈值时，则根据目标特征更新图像特征树；当仅与一幅基础图像数据的相似度大于相似度阈值时，则将该基础图像数据作为识别结果；

当至少与两幅基础图像数据的相似度大于相似度阈值时，则将相似度最大的作为识别结果；其中，相似度阈值根据经验设定。

4.一种基于云计算的图形图像快速识别系统，用于实现权利要求1至3任意一项所述的一种基于云计算的图形图像快速识别方法，其特征在于，包括中枢分析模块，以及与之相连接的智能终端和若干数据采集模块；

所述数据采集模块通过与之相连接的数据服务平台获取基础图像数据；所述中枢分析模块根据若干数据采集模块采集的基础图像数据构建图像特征树，并基于图像特征树对待识别图像进行识别分析；

所述智能终端用于采集待识别图像以及展示识别结果。

5.根据权利要求4所述的一种基于云计算的图形图像快速识别系统，其特征在于，所述中枢分析模块分别与智能终端和若干数据采集模块通信和/或电气连接；其中，智能终端包括智能手机或者电脑；

所述数据采集模块与数据服务平台通信连接；且经过授权之后，数据采集模块通过数据服务平台获取对应领域的基础图像数据。

6.一种基于云计算的图形图像快速识别装置，其特征在于，包括存储介质和处理器，所述存储介质存储有操作指令，所述处理器执行操作指令实现权利要求1至3任意一项所述的一种基于云计算的图形图像快速识别方法。