1.一种基于智慧楼宇的用户监控方法，其特征在于，包括：

提取到第一楼宇监控对象和多个第二楼宇监控对象的监控对象动作集合，对于每一个所述监控对象动作集合，该监控对象动作集合包括一个楼宇监控对象在目标楼宇区域出现的多个监控对象动作；

基于每一个所述监控对象动作集合，组合形成对应的待处理数据组，对于所述待处理数据组包括的每一个待处理数据，该待处理数据包括基于所述第一楼宇监控对象的监控对象动作集合中的至少两个监控对象动作形成的第一动作簇、基于一个所述第二楼宇监控对象的监控对象动作集合中的至少两个监控对象动作形成的第二动作簇，在该待处理数据中第一动作簇和第二动作簇之间具有相同的动作；

基于所述待处理数据组，将监控对象分析网络进行循环更新操作，在每一个更新的过程中，基于所述第一楼宇监控对象的对象信息特征表示、每一个所述待处理数据包括的第一动作簇与第二动作簇对应计算出多个网络学习代价值，每一个所述网络学习代价值用于反映所述第一楼宇监控对象和所述第二楼宇监控对象之间的区别大小，以及，基于所述多个网络学习代价值调整所述对象信息特征表示；

倘若基于所述多个网络学习代价值判定所述监控对象分析网络满足预设条件，则基于当前的所述对象信息特征表示，确定出所述第一楼宇监控对象对应的目标对象特征信息，以及，基于所述目标对象特征信息对所述第一楼宇监控对象进行用户监控操作。

2.如权利要求1所述的基于智慧楼宇的用户监控方法，其特征在于，所述提取到第一楼宇监控对象和多个第二楼宇监控对象的监控对象动作集合的步骤，包括：对目标楼宇区域进行监控，以形成楼宇监控图像集合，所述楼宇监控图像集合包括多帧楼宇监控图像；

分别对所述多帧楼宇监控图像中的每一帧楼宇监控图像进行对象识别处理，以输出每一帧楼宇监控图像中的每一个楼宇监控对象，并基于每一帧楼宇监控图像中的每一个楼宇监控对象，组建形成楼宇监控对象初始集合，以及，对所述楼宇监控对象初始集合中的楼宇监控对象进行去重处理，以形成对应的楼宇监控对象目标集合；

将所述楼宇监控对象目标集合中的任意一个楼宇监控对象确定为第一楼宇监控对象，并将所述楼宇监控对象目标集合中第一楼宇监控对象以外的每一个楼宇监控对象确定为第二楼宇监控对象；或者，将所述楼宇监控对象目标集合中对应的楼宇监控图像的帧数最多的一个楼宇监控对象确定为第一楼宇监控对象，并将所述楼宇监控对象目标集合中第一楼宇监控对象以外的每一个楼宇监控对象确定为第二楼宇监控对象；

在所述楼宇监控图像集合中，提取出所述第一楼宇监控对象对应的每一帧楼宇监控图像，并基于楼宇监控图像之间的连续性进行分类组合，以形成至少一个第一楼宇监控图像子集合，以及，分别对每一个所述第一楼宇监控图像子集合进行所述第一楼宇监控对象的动作识别处理，以形成每一个所述第一楼宇监控图像子集合对应的监控对象动作，再基于每一个所述第一楼宇监控图像子集合对应的监控对象动作，组合形成所述第一楼宇监控对象的监控对象动作集合；

在所述楼宇监控图像集合中，提取出每一个所述第二楼宇监控对象对应的每一帧楼宇监控图像，并基于楼宇监控图像之间的连续性进行分类组合，以形成每一个所述第二楼宇监控对象对应的至少一个第二楼宇监控图像子集合，以及，分别对每一个所述第二楼宇监控图像子集合进行所述第二楼宇监控对象的动作识别处理，以形成每一个第二楼宇监控图像子集合对应的监控对象动作，再基于每一个所述第一楼宇监控图像子集合对应的监控对象动作，组合形成每一个第二楼宇监控对象的监控对象动作集合。

3.如权利要求1所述的基于智慧楼宇的用户监控方法，其特征在于，所述第一动作簇包括所述第一楼宇监控对象的监控对象动作集合中相邻的至少两个监控对象动作，所述第二动作簇包括所述第二楼宇监控对象的监控对象动作集合中相邻的至少两个监控对象动作。

4.如权利要求1所述的基于智慧楼宇的用户监控方法，其特征在于，对于每一个所述待处理数据，该待处理数据中第一动作簇与第二动作簇的相同动作部分、所述第一动作簇与所述相同动作部分的不同动作部分、所述第二动作簇与所述相同动作部分的不同动作部分，作为一个目标数据组；

所述基于所述第一楼宇监控对象的对象信息特征表示、每一个所述待处理数据包括的第一动作簇与第二动作簇对应计算出多个网络学习代价值的步骤，包括：基于所述第一楼宇监控对象的对象信息特征表示和每一个所述待处理数据分别对应的目标数据组，确定出每一个所述待处理数据分别对应的数据组网络学习代价值。

5.如权利要求1所述的基于智慧楼宇的用户监控方法，其特征在于，所述基于所述第一楼宇监控对象的对象信息特征表示、每一个所述待处理数据包括的第一动作簇与第二动作簇对应计算出多个网络学习代价值的步骤，包括：对于每一个待处理数据，基于所述对象信息特征表示和每一个待处理数据中监控对象动作的动作信息特征表示，确定出所述第一楼宇监控对象的监控对象动作集合包括所述第一动作簇的第一可能性评估值和包括所述第二动作簇的第二可能性评估值；

基于所述第一可能性评估值和所述第二可能性评估值，确定出每一个所述待处理数据的网络学习代价值，所述网络学习代价值正相关于所述第一可能性评估值、负相关于所述第二可能性评估值。

6.如权利要求5所述的基于智慧楼宇的用户监控方法，其特征在于，所述第一动作簇包括第一监控对象动作和第二监控对象动作，所述第二动作簇包括所述第二监控对象动作和第三监控对象动作；

所述对于每一个待处理数据，基于所述对象信息特征表示和每一个待处理数据中监控对象动作的动作信息特征表示，确定出所述第一楼宇监控对象的监控对象动作集合包括所述第一动作簇的第一可能性评估值和包括所述第二动作簇的第二可能性评估值的步骤，包括：确定出所述第一监控对象动作和所述第二监控对象动作基于所述对象信息特征表示具有的第一匹配参数，所述第一匹配参数用于反映所述第一监控对象动作的动作信息特征表示和所述第二监控对象动作的动作信息特征表示，与所述对象信息特征表示之间的匹配程度；

确定出所述第二监控对象动作和所述第三监控对象动作基于所述对象信息特征表示具有的第二匹配参数，所述第二匹配参数用于反映所述第二监控对象动作的动作信息特征表示和所述第三监控对象动作的动作信息特征表示，与所述对象信息特征表示之间的匹配程度；

基于所述第一匹配参数，确定出第一可能性评估值，所述第一匹配参数正相关于所述第一可能性评估值；

基于所述第二匹配参数，确定出第二可能性评估值，所述第二匹配参数正相关于所述第二可能性评估值。

7.如权利要求1‑6任意一项所述的基于智慧楼宇的用户监控方法，其特征在于，在所述基于所述待处理数据组，将监控对象分析网络进行循环更新操作的步骤之前，所述基于智慧楼宇的用户监控方法，还包括：基于每一个监控对象动作的动作代表监控图像，分别确定出每一个监控对象动作的动作图像特征表示集合；

基于每一个监控对象动作的动作图像特征表示集合，分别确定出每一个监控对象动作的动作信息特征表示。

8.一种基于智慧楼宇的用户监控系统，其特征在于，包括：

对象动作提取模块，用于提取到第一楼宇监控对象和多个第二楼宇监控对象的监控对象动作集合，对于每一个监控对象动作集合，监控对象动作集合包括一个楼宇监控对象在目标楼宇区域出现的多个监控对象动作；

数据组形成模块，用于基于每一个所述监控对象动作集合，组合形成对应的待处理数据组，对于所述待处理数据组包括的每一个待处理数据，该待处理数据包括基于所述第一楼宇监控对象的监控对象动作集合中的至少两个监控对象动作形成的第一动作簇、基于一个所述第二楼宇监控对象的监控对象动作集合中的至少两个监控对象动作形成的第二动作簇，在该待处理数据中第一动作簇和第二动作簇之间具有相同的动作；

网络更新模块，用于基于所述待处理数据组，将监控对象分析网络进行循环更新操作，在每一个更新的过程中，基于所述第一楼宇监控对象的对象信息特征表示、每一个所述待处理数据包括的第一动作簇与第二动作簇对应计算出多个网络学习代价值，每一个所述网络学习代价值用于反映所述第一楼宇监控对象和所述第二楼宇监控对象之间的区别大小，以及，基于所述多个网络学习代价值调整所述对象信息特征表示；

用户监控模块，用于倘若基于所述多个网络学习代价值判定所述监控对象分析网络满足预设条件，则基于当前的所述对象信息特征表示，确定出所述第一楼宇监控对象对应的目标对象特征信息，以及，基于所述目标对象特征信息对所述第一楼宇监控对象进行用户监控操作。

9.如权利要求8所述的基于智慧楼宇的用户监控系统，其特征在于，所述对象动作提取模块具体用于：

对目标楼宇区域进行监控，以形成楼宇监控图像集合，所述楼宇监控图像集合包括多帧楼宇监控图像；

分别对所述多帧楼宇监控图像中的每一帧楼宇监控图像进行对象识别处理，以输出每一帧楼宇监控图像中的每一个楼宇监控对象，并基于每一帧楼宇监控图像中的每一个楼宇监控对象，组建形成楼宇监控对象初始集合，以及，对所述楼宇监控对象初始集合中的楼宇监控对象进行去重处理，以形成对应的楼宇监控对象目标集合；

将所述楼宇监控对象目标集合中的任意一个楼宇监控对象确定为第一楼宇监控对象，并将所述楼宇监控对象目标集合中第一楼宇监控对象以外的每一个楼宇监控对象确定为第二楼宇监控对象；或者，将所述楼宇监控对象目标集合中对应的楼宇监控图像的帧数最多的一个楼宇监控对象确定为第一楼宇监控对象，并将所述楼宇监控对象目标集合中第一楼宇监控对象以外的每一个楼宇监控对象确定为第二楼宇监控对象；

在所述楼宇监控图像集合中，提取出所述第一楼宇监控对象对应的每一帧楼宇监控图像，并基于楼宇监控图像之间的连续性进行分类组合，以形成至少一个第一楼宇监控图像子集合，以及，分别对每一个所述第一楼宇监控图像子集合进行所述第一楼宇监控对象的动作识别处理，以形成每一个所述第一楼宇监控图像子集合对应的监控对象动作，再基于每一个所述第一楼宇监控图像子集合对应的监控对象动作，组合形成所述第一楼宇监控对象的监控对象动作集合；

在所述楼宇监控图像集合中，提取出每一个所述第二楼宇监控对象对应的每一帧楼宇监控图像，并基于楼宇监控图像之间的连续性进行分类组合，以形成每一个所述第二楼宇监控对象对应的至少一个第二楼宇监控图像子集合，以及，分别对每一个所述第二楼宇监控图像子集合进行所述第二楼宇监控对象的动作识别处理，以形成每一个第二楼宇监控图像子集合对应的监控对象动作，再基于每一个所述第一楼宇监控图像子集合对应的监控对象动作，组合形成每一个第二楼宇监控对象的监控对象动作集合。

10.如权利要求8所述的基于智慧楼宇的用户监控系统，其特征在于，所述网络更新模块具体用于：

对于每一个待处理数据，基于所述对象信息特征表示和每一个待处理数据中监控对象动作的动作信息特征表示，确定出所述第一楼宇监控对象的监控对象动作集合包括所述第一动作簇的第一可能性评估值和包括所述第二动作簇的第二可能性评估值；

基于所述第一可能性评估值和所述第二可能性评估值，确定出每一个所述待处理数据的网络学习代价值，所述网络学习代价值正相关于所述第一可能性评估值、负相关于所述第二可能性评估值。