1.一种物联网安全管理系统，其特征在于，包括：

人脸检测图像采集模块，用于获取由摄像头采集的待识别对象的人脸检测图像；

预定权限参考图像获取模块，用于从数据库中获取具有预定权限的人脸参考图像；

人脸图像特征交互分析模块，用于对所述人脸检测图像和所述人脸参考图像进行图像特征交互关联分析以得到人脸图像间交互特征；

预警及路径规划模块，用于基于所述人脸图像间交互特征，生成预警提示和/或路径规划图；

所述人脸图像特征交互分析模块，包括：

人脸检测图像增强单元，用于对所述人脸检测图像进行双边滤波处理以得到增强后人脸检测图像；

人脸图像特征提取单元，用于将所述增强后人脸检测图像和所述人脸参考图像通过双重检测网络模型以得到人脸检测特征图和人脸参考特征图；

人脸图像间全局特征交互分析单元，用于分别对所述人脸检测特征图和所述人脸参考特征图进行全感知交互关联编码以得到所述人脸图像间交互特征；

所述人脸图像间全局特征交互分析单元，包括：

人脸特征全感知子单元，用于将所述人脸检测特征图和所述人脸参考特征图分别通过全感知模块以得到人脸检测全感知特征向量和人脸参考全感知特征向量；

人脸全感知特征交互子单元，用于使用所述特征间注意层对所述人脸检测全感知特征向量和所述人脸参考全感知特征向量进行基于注意力机制的特征交互以得到人脸图像间交互特征向量作为所述人脸图像间交互特征；

所述预警及路径规划模块，包括：

人脸特征分布优化单元，用于对所述人脸图像间交互特征向量进行希尔伯特正交空间域表示解耦以得到优化人脸图像间交互特征向量；

图像匹配单元，用于将所述优化人脸图像间交互特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示待识别对象的人脸检测图像是否与预定权限的人脸参考图像相匹配；

结果生成单元，用于基于所述分类结果，生成预警提示和/或路径规划图；

所述人脸特征分布优化单元，用于：以如下优化公式对所述人脸图像间交互特征向量进行希尔伯特正交空间域表示解耦以得到所述优化人脸图像间交互特征向量；

其中，所述优化公式为：

;

其中 是所述人脸图像间交互特征向量，是所述人脸图像间交互特征向量的全局特征均值， 是所述人脸图像间交互特征向量的二范数，是所述人脸图像间交互特征向量的长度，且 是单位向量， 表示向量减法， 表示协方差矩阵， 是所述优化人脸图像间交互特征向量；

所述希尔伯特正交空间域表示解耦用于通过强调所述人脸图像间交互特征向量 的多样化特征表达内的本质域特定信息，通过基于向量自空间度量和向量自内积表示下的希尔伯特空间度量，从所述人脸图像间交互特征向量 的整体域表示内进行域不变表征的正交空间域解耦，以提升所述人脸图像间交互特征向量 在分类域内的域自适应泛化性能。

2.根据权利要求1所述的物联网安全管理系统，其特征在于，所述双重检测网络模型为包含第一图像编码器和第二图像编码器的双重检测网络模型，所述第一图像编码器和所述第二图像编码器具有相同的网络结构。

3.一种物联网安全管理方法，其特征在于，包括：

获取由摄像头采集的待识别对象的人脸检测图像；

从数据库中获取具有预定权限的人脸参考图像；

对所述人脸检测图像和所述人脸参考图像进行图像特征交互关联分析以得到人脸图像间交互特征；

基于所述人脸图像间交互特征，生成预警提示和/或路径规划图；

所述对所述人脸检测图像和所述人脸参考图像进行图像特征交互关联分析以得到人脸图像间交互特征，包括：对所述人脸检测图像进行双边滤波处理以得到增强后人脸检测图像；

将所述增强后人脸检测图像和所述人脸参考图像通过双重检测网络模型以得到人脸检测特征图和人脸参考特征图；

分别对所述人脸检测特征图和所述人脸参考特征图进行全感知交互关联编码以得到所述人脸图像间交互特征；

所述分别对所述人脸检测特征图和所述人脸参考特征图进行全感知交互关联编码以得到所述人脸图像间交互特征，包括：将所述人脸检测特征图和所述人脸参考特征图分别通过全感知模块以得到人脸检测全感知特征向量和人脸参考全感知特征向量；

使用所述特征间注意层对所述人脸检测全感知特征向量和所述人脸参考全感知特征向量进行基于注意力机制的特征交互以得到人脸图像间交互特征向量作为所述人脸图像间交互特征；

所述基于所述人脸图像间交互特征，生成预警提示和/或路径规划图，包括：对所述人脸图像间交互特征向量进行希尔伯特正交空间域表示解耦以得到优化人脸图像间交互特征向量；

将所述优化人脸图像间交互特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示待识别对象的人脸检测图像是否与预定权限的人脸参考图像相匹配；

基于所述分类结果，生成预警提示和/或路径规划图；

以如下优化公式对所述人脸图像间交互特征向量进行希尔伯特正交空间域表示解耦以得到所述优化人脸图像间交互特征向量；

其中，所述优化公式为：

;

其中 是所述人脸图像间交互特征向量， 是所述人脸图像间交互特征向量的全局特征均值， 是所述人脸图像间交互特征向量的二范数， 是所述人脸图像间交互特征向量的长度，且 是单位向量， 表示向量减法， 表示协方差矩阵， 是所述优化人脸图像间交互特征向量；

所述希尔伯特正交空间域表示解耦用于通过强调所述人脸图像间交互特征向量 的多样化特征表达内的本质域特定信息，通过基于向量自空间度量和向量自内积表示下的希尔伯特空间度量，从所述人脸图像间交互特征向量 的整体域表示内进行域不变表征的正交空间域解耦，以提升所述人脸图像间交互特征向量 在分类域内的域自适应泛化性能。