1.一种VR视频智能系统，其特征在于，包括:检测模块、控制模块；所述检测模块与优化模块连接；所述检测模块包括：瞳孔观测传感器、心率传感器、皮肤电阻传感器；所述瞳孔观测传感器捕获、提取出眼球的特征信息并测量眼球的运动状态；所述皮肤电阻传感器检测皮肤出汗情况与体温；所述心率传感器检测用户心率；所述控制模块主要利用蜻蜓优化算法对视频插入的广告条数与广告时长进行优化；

基于VR视频智能系统的方法，包括以下步骤：

(1)建立目标函数，公式如下：

min:

其中，G为一个广告时段的总收入，k为每条广告的成本， 为平均收视率，S为收视率，Sin收视率受到心率传感器与瞳孔观测传感器输入参数的影响；

N为广告的条数，T为广告时段的总时长，t为每条广告的时长；

(2)利用蜻蜓优化算法对目标函数进行优化；包括以下步骤：(21)分离即避免每条广告之间间隔过短，降低收视率；具体如下：其中，Ek为蜻蜓k的分离度，即每条广告之间的相关联度，N表示当前蜻蜓的位置，即广告位于视频总时长中的时间点，Nj代表第j个邻近蜻蜓的位置，即第j个邻近广告位于视频总时长中的时间点，J代表群体中第k个蜻蜓的邻近蜻蜓的数量，即J表示视频中第k个广告的邻近广告的数量；

(22)对齐即将某个广告使与其邻近广告的时长相同；具体如下：其中，UK为蜻蜓k的对齐度，表示广告k的对齐度，Vj代表第j个邻近蜻蜓的飞行速度，表示第j个邻近广告的广告时长，J代表群体中第k个蜻蜓的邻近蜻蜓的数量，表示视频中第k个广告的邻近广告的数量；

(23)聚集即某个广告具有朝着收视率更高的广告靠近的趋势；具体如下：BK为蜻蜓k的聚集度，表示广告k的聚集度，N表示当前蜻蜓的位置，即广告位于视频总时长中的时间点，Nj代表第j个邻近蜻蜓的位置，即第j个邻近广告位于视频总时长中的时间点，J代表群体中第k个蜻蜓的邻近蜻蜓的数量，表示视频中第k个广告的邻近广告的数量；

(24)食物吸引即某一次迭代计算中广告在视频中的最优时间点；具体如下：+

SK＝N‑N

+

SK为蜻蜓k的食物吸引度，表示广告k的食物吸引度，N为当前计算中最优蜻蜓的位置，表示当前计算中广告在视频中的最优时间点；

(25)天敌驱散即广告尽可能的远离与自己品牌相竞争的广告，提高寻优计算效率；具体如下：‑

Tk＝N+N

‑

Tk为蜻蜓k的天敌驱散度，表示广告k的天敌驱散度，N为当前计算中最差蜻蜓的位置，表示当前计算中与自己品牌相竞争的广告位置；蜻蜓个体k飞行位置更新步长：ΔNk+1＝(eEi+uUi+bBi+sSi+tTi)+βNk蜻蜓飞行位置更新即广告在视频中的时间点位置更新：Nl+1＝Nl+ΔNl

其中e、u、b、s、t分别为分离度、对齐度、聚集度、食物吸引度、天敌驱散度的影响系数，β代表惯性系数，l代表反复迭代计数下标，N表示当前蜻蜓的位置，E为蜻蜓的分离度，U为蜻蜓的对齐度，B为蜻蜓的聚集度，S为蜻蜓的食物吸引度，T为蜻蜓的天敌驱散度。